以下是Decoder-Only Transformer的主要优势：1. 简化模型结构- 减少复杂性：Decoder-Only架构去掉了编码器部分，使得模型结构更加简单，减少了模型的复杂性。- 易于实现：简化后的模型更容易实现和调试，减少了训练和推理过程中的潜在问题。2. 提高生成效率- 并行生成：在生成任务中，Decoder-Only模型可以更高效地进行并...
Decoder-Only Transformer架构源于2017年提出的原始Transformer模型[1],但通过去除编码器部分,专注于解码过程,实现了更高效的训练和推理。这种架构在大规模预训练和下游任务适应方面表现出色,成为了当前LLMs的主流选择。 本文旨在了解Decoder-Only Transformer架构,探讨其工作原理、核心组件、应用案例以及未来发展方向。我们将...
Decoder-only架构 效果最好 GPT系列/LLaMa/PaLM 典型代表 文本情感分析,词性标注,信息检索 机器翻译,自动摘要 QA,ChatBot Encoder-only (BERT) 虽然GPT1出现的时间比BERT早,但BERT的影响力貌似更大一下,所以我们以BERT为引子介绍transformer的基本结构 gemm-like算子 宏观上看BERT的结构非常简单,Base和Large模型分别...
提出Decoder-Decoder新型架构，名为YOCO（You Only Cache Once）。YOCO仅缓存一次键值对，可大幅降低GPU内存需求，且保留全局注意力能力。一张图来看YOCO和标准Transformer的比较。在处理512K上下文长度时，标准Transformer内存使用是YOCO的6.4倍，预填充延迟是YOCO的30.3倍，而YOCO的吞吐量提升到标准Transformer的9.6倍。
Transformer架构:整体来看可以分为四个大的部分: 输入部分; 输出部分; 编码器部分(N); 解码器部分(N); 输入部分主要分为: 文本嵌入层部分:无论是源文本嵌入还是目标文本嵌入,都是为了将文本中词汇的数字表示转变为向量表示, 希望在这样的高维空间捕捉词汇间的关系. class Embedding(nn.Module): def __init__...
微软& 清华最新研究,打破 GPT 系列开创的 Decoder-Only 架构 ——提出 Decoder-Decoder 新型架构,名为 YOCO(You Only Cache Once)。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低 GPU 内存需求,且保留全局注意力能力。一张图来看 YOCO 和标准 Transformer 的比较。
生成式预训练变换器）等基于Decoder-only架构的Transformer模型被称为因果Transformer（Causal Transformer）...
causal decoder-only的transformer模型结构 Causal decoder-only transformer是一种只包含解码器的transformer模型,其结构如下: 1.输入嵌入(Input Embedding):输入嵌入将输入序列中的每个词转换成固定长度的向量表示,这些向量在模型训练中会被调整,使得最终模型的输出尽可能接近标准答案。对于自然语言处理任务,通常会使用预...
提出Decoder-Decoder新型架构,名为YOCO(You Only Cache Once)。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低GPU内存需求,且保留全局注意力能力。 一张图来看YOCO和标准Transformer的比较。 在处理512K上下文长度时,标准Transformer内存使用是YOCO的6.4倍,预填充延迟是YOCO的30.3倍,而YOCO的吞吐量提升到标准Transformer的9.6倍。
1.Transformer 架构 先放一张网上已经包浆的图(好用好懂才会包浆): Transformer最常见的架构图 接下来我们从下往上,一点点看看图片中每一个元素的含意与作用 Input(prompt): 作为Transformer的输入,这里的prompt 一般是分词之后的内容 Input Embedding: Transformer无法理解文本,他只做矩阵计算,所以,这里必须要有这一...