Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,其核心在于仅包含解码器部分。这种架构的模型擅长于从输入中生成连续的输出序列,如文本生成、机器翻译等。Decoder-Only架构的代表模型包括GPT系列、LLaMA、OPT和BLOOM等。 1.2 工作原理 Decoder-Only架构通过解码器直接处理输入,并基于先前的输出预测下一个词。这种机制使得模型能够...
3 Decoder-only 在一年之前,虽然也出现了一些decoder-only模型来生成text embedding的方案,但效果相比于encoder-only模型并没有明显优势。但是这一年来所涌现的很多deconder-only模型,效果出现了质的飞跃。可以看到榜单靠前的模型基本都是基于mistral或者qwen的,没有一点Bert的影子。至于为什么短短一年间,decoder-only的...
文本Embedding任务一般是采用Encoder-Only的Transformer结构,比如BERT类的,不过在大模型显示出比较好的能力之后,也有很多研究在尝试用Decoder-Only的Transformer做文本和多模态的Embedding。 LLM2Vec像COLM 202…
国内采用Decoder-Only架构研发的大模型有妙想金融大模型、XVERSE-13B大模型等。其中,妙想金融大模型是东方财富旗下自主研发的金融行业大语言模型,目前已经覆盖了7B、13B、34B、66B及104B参数。而XVERSE-13B大模型是由前腾讯副总裁、腾讯AI lab创始人姚星创立的明星独角兽元象研发的,该模型支持40多种语言、8192上下文长...
现代大型语言模型,如GPT-3、GPT-J、和GPT-Neo等,主要采用Decoder-only结构,这是由于几个关键原因: 并行计算:Decoder-only模型在训练时可以采用单向注意力机制,这意味着每个token只关注它之前的token。这种单向性使得模型可以在训练时更容易地并行处理数据,从而提高训练效率。
LLM 是“Large Language Model”的简写，目前一般指百亿参数以上的语言模型，主要面向文本生成任务。跟小尺度模型（10 亿或以内量级）的“百家争鸣”不同，目前 LLM 的一个现状是 Decoder-only 架构的研究居多，除了像 OpenAI 一直坚持 Decoder-only 的 GPT 系列，即便是 Google 这样的公司，也为Decoder-only 的...
LLM 是“Large Language Model”的简写,目前一般指百亿参数以上的语言模型,主要面向文本生成任务。跟小尺度模型(10 亿或以内量级)的“百花齐放”不同,目前 LLM 的一个现状是 Decoder-only 架构的研究居多,像 OpenAI 一直坚持 Decoder-only 的 GPT 系列就不说了,即便是 Google 这样的并非全部押注在 Decoder-only...
去年一张“大语言模型进化树”动图在学术圈疯转,模型架构还只有三大类:Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder。 那么这个新出的Decoder-Decoder架构到底长啥样? 嗯,如网友所言,要读的论文又增加了。 话不多说,一起来看。 打破Decoder-Only YOCO整体架构设计如下,分为自解码器(Self-Decoder)和交叉解码器(...
Decoder-Only架构,以其强大的生成能力而著称,是生成式任务的理想选择。这一架构的代表模型包括GPT系列(如GPT-4)、LLaMA、OPT和BLOOM等。它们擅长从输入中生成连续的输出序列,如文本生成、机器翻译和对话系统等。 以GPT系列为例,这些模型通过解码器直接处理输入,并基于先前的输出预测下一个词。这种机制使得模型能够生成...
1、Decoder-Only 模型 Decoder和Encoder结构之间有什么区别?关键区别在于输入注意力是否(因果)被掩码mask掉。Decoder结构使用的是基于掩码mask的注意力。 设想我们有一个输入句子,“I like machine learning.”。对于基于掩码的因果注意力层来说,每个单词只能看到它的前一个单词。例如对于单词 "machine"来说,解码器只能...