那么对于第一条进行预测时,也只需要这样设置一下 pos_id 和 atten_mask 就行 0 1 3 2 0 0 1 2 0 1 1 1 这样子生成 6 时,位置向量就能自然而然衔接上,同时 atten_mask 也给前面的 padding 完美 mask 掉了。 完美解决!速度一下提高了好几倍。 机器学习/深度学习算法/自然语言处理交流群 已建立机器...
LLM全面倒向Decoder-only结构，是资本构建通用人工智能的选择，没有第二个候选。
短板1:对连续的Mask Token处理的不好 短板2:没法直接用于做变长的文字生成的任务 后面我们会看到后面encoder-decoder架构如何基于这两个问题做改进的 Encoder-Decoder 从BERT的介绍我们已经知道了encoder-only就是所有输出token都能看到过去和未来的所有输入token,这个对于NLU任务天然友好,但是对于seq2seq任务,如机器翻译...
那当然是有关系的。首先“only”这个词，表明了“只有”。如果只有一个模型，如何期望这个模型既能用来...
OM! Only Me Brightening Sheet Mask Sheet Mask that brightens, corrects and Illuminates. Helps minimize the appearance of darks spots and various pigmentation irregularities for a more even complexion. Hydroquinone-free mask is effective on all tones. ...
回到Decoder-only的思考,前面说明了Encoder存在低秩问题,限制表达能力。Decoder-only情况如何?苏剑林认为因为是单向注意力,有mask矩阵的存在,softmax函数后就变成了一个三角阵,且对角线都是正数,所以是满秩的,意味着有更强的表达能力,改成双向反而会变弱。 我觉得这里如果当作理论分析的话,严谨性有待商榷,原因有两点...
context_length 表示 bos_token 左边的 token 的个数, bos_token 的左边 共有 4 个 token (即 [”_”, ” 咳嗽”, ” 怎么办”, ”[gMASK]”]),即 context_length 为 4。 构造position_ids 的代码如下所示: 构造attention_mask 的代码如下所示:...
一般来说，如果任务是单向的，即只需要根据输入序列生成输出序列，而不需要考虑输出序列中的上下文信息，...
双向或者是causal的应该不会有本质区别。无非是因为gpt是decoder-only，所以导致大家也都用decoder-only。
1 1 1 1 1 0 0 (atten_mask) 训练时当生成 6 的时候看到的是 1 3 2 0 1 2 1 1 1 再来看看生成时的情况,生成 6 的时候直接看到的是 1 3 2 0 0 1 2 3 1 1 1 0 首先拿的是最后 padding 位置的向量来预测下一个,同时还有个问题就是,当预测完成一个时,之后拿到的位置 id 是不对的,这里...