在大概一年前的时候写过一篇text embedding的总结性文章语言模型之text embedding(思考篇),对当时出现的text embedding模型做了归纳跟讨论(无论是encoder-only还是decoder_only)。在接下来的一年时间里,text embedding模型的发展可谓迅速,该领域最权威的benchmark MTEB的榜一频繁易主,我这一年间也陆续写了10篇相关的文章...
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模型分别由基础的transformer block重复12次和24次组成 BERT-base和BERT-large transformer block详细结构网上资料很多,这里尝试从数据流...
Decoder-Only架构并不是没有信息压缩模型，其信息压缩模型Q就是Decoder自身。因此不论是在预训练任务层面...
一、Decoder-Only架构 1.1 定义与特点 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...
本课程是浙江大学《大模型原理与技术》视频课程的第二章的第三节,将对经典的基于Decoder-Only架构的大语言模型GPT系列和LLaMA系列展开介绍。本部分内容对应浙江大学开源教材《大模型基础》的2.5节。开源教材可以从 大家可以从Github链接 https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs 上进行下载。
在此基础上,出现了Decoder-only架构。Decoder-only架构指的是只有解码器部分而没有编码器部分的模型结构。与编码器-解码器架构不同,Decoder-only架构省略了编码器部分,将输入序列直接传递给解码器进行处理。由于省略了编码器的复杂性,Decoder-only架构可以大大减少模型的参数量和计算资源需求。 Decoder-only架构的优点主...
通过千帆大模型开发与服务平台,开发者可以轻松构建和部署基于不同架构的大语言模型,满足各种应用场景的需求。无论是需要生成式能力的Decoder-Only架构,还是需要理解和分析能力的Encoder-Only架构,或者是需要处理序列到序列任务的Encoder-Decoder架构,千帆平台都能提供全方位的支持。 结语 随着技术的不断进步和应用场景的不...
模型体系结构 DocLLM建立在自动回归转换器语言模型的基础上，遵循因果解码器结构。它由堆叠的转换器块组成...
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。
大模型常见架构 LLM（大型语言模型）的架构命名某种程度上是混乱而反常的。所谓的“decoder-only（仅解码器）”实际上意味着“自回归编码器-解码器”。“encoder only（仅编码器）” 实际上包含一个编码器和解码器（非自回归），而所谓的“encoder-decoder（编码器-解码器）”真实含义是”自回归编码器-解码器“—...