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。
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。 在处理 512K 上下文长度时,标准 Transformer 内存使用是 YOC...
Decoder-only架构因其与生成任务的高度契合、训练效率及工程友好性，成为当前LLM的首选。随着模型规模扩大...
现在的大型语言模型（LLM）大多采用Decoder only的架构，主要有以下技术原因：训练效率 参数数量和计算复杂度降低：Decoder only架构无需像Encoder-Decoder架构那样分别对输入和输出进行复杂的编码和解码操作，减少了模型的参数数量和计算复杂度，从而提高训练效率。在训练过程中，计算资源的需求相对较低，可以更快地完成训练...
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“—...
首先概述几种主要的架构：以BERT为代表的encoder-only、以T5和BART为代表的encoder-decoder、以GPT为代表...
Decoder-only 结构是一种独特的架构模式,在自然语言处理等领域具有重要地位。 它摒弃了传统的复杂组合,专注于解码功能,提高了处理效率。这种结构能够更精准地连贯且富有逻辑的文本输出。Decoder-only 结构减少了模型的参数数量,降低了计算成本。其在机器翻译任务中表现出色,提升了翻译的准确性。与其他结构相比,它对长序...
这使得Decoder-only架构的LLM在对话生成、文本创作等任务中表现出色。 4. 预训练效率高 在预训练阶段,Decoder-only架构的LLM可以利用大规模的无监督文本数据进行高效预训练。这种预训练方式不仅提高了模型的泛化能力和性能,还使得模型能够更好地适应各种自然语言处理任务。此外,预训练过程中的并行计算等优化手段也进一步...
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...
首先,我们需要了解Decoder-only架构的基本概念。在Encoder-Decoder架构中,Decoder负责将输入序列解码为输出序列。在传统的Encoder-Decoder架构中,编码器(Encoder)将输入序列映射到隐层表示,解码器(Decoder)基于这些表示来生成输出序列。而在Decoder-only架构中,解码器不仅需要生成输出序列,还需要通过自注意力机制等手段对...