YOCO 模型只缓存一层全局的键值对,因此与 Transformer 模型相比,它需要的内存约少了 L(指模型的层数)倍。 例如,YOCO 模型可以使用 1GB 的 GPU 内存来处理 128K token。而具有 GQA 的 Transformer 65B 大小模型,仅能支持 1.6K token。 也就是说,模型越大,YOCO 可以节省更多。 在预填充阶段,模型并行编码输入 ...
另一个是T5的论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》都拼了老命证明Encoder-Decoder架构相比于Decoder-only的优势,但是它们遭人诟病的在于,这两篇论文的模型尺度都还不算大,以及多数的LLM确实都是在做Decoder-only的,所以这个优势能否延续到更大尺度的LLM以及...
YOCO模型只缓存一层全局的键值对,因此与Transformer模型相比,它需要的内存约少了L(指模型的层数)倍。 例如,YOCO模型可以使用1GB的GPU内存来处理128K token。而具有GQA的Transformer 65B大小模型,仅能支持1.6K token。 也就是说,模型越大,YOCO就可以节省更多。 在预填充阶段,模型并行编码输入token。对于512K和1M长度...
搞清楚了Bert原理,那为什么说BERT属于Encoder-only模型? 很简单,因为它只使用了Transformer模型中的编码器部分,而没有使用解码器。在Transformer模型中,编码器负责将输入序列转换为上下文感知的表示,而解码器则负责生成输出序列。BERT使用了编码器。只使用编码器最主要的原因:BERT的预训练目标是通过掩盖部分输入来预测其他...
在自然语言处理(NLP)的广阔领域中,Encoder-Decoder和Decoder-Only模型作为两种重要的神经网络架构,各自扮演着不可或缺的角色。本文将从模型结构、应用场景及技术优势三个方面,对这两种模型进行深度解析。 一、模型结构差异 Encoder-Decoder模型: 结构概述:Encoder-Decoder模型由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder...
3.decoder-only架构的模型在做adaptation或者task transfer时,比encoder-decoder需要的开销更小、即更容易任务迁移。 原因2. 成本 Google这个论文大户又有两篇论文,一个是UL2的论文《UL2: Unifying Language Learning Paradigms》,另一个是T5的论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to...
简洁性:相对于复杂的Encoder-Decoder结构,Decoder-only模型的结构更简单,这不仅降低了实现难度,也使得模型更容易理解和调试。自然语言生成:Decoder-only架构本质上是一个语言模型,非常适合于文本生成任务,例如摘要生成、对话响应生成等。并行化处理:虽然Decoder-only模型通常依赖于自回归的方式进行预测,但是在某些...
图2:具有解耦空间注意力和填充目标的DocLLM模型体系结构。左边:输入文档具有文本词元xi和边界框bi。一些...
结论:LLM之所以主要都用Decoder-only架构,除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上是因为Encoder的...
Encoder-Only架构的大模型有谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4等。其中,BERT是基于Encoder-Only架构的预训练语言模型。GLM4是智谱AI发布的第四代基座大语言模型,该模型在IFEval评测集上,在Prompt提示词跟随(中文)方面,GLM-4达到了GPT-4 88%的水平。