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...
另一个是T5的论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》都拼了老命证明Encoder-Decoder架构相比于Decoder-only的优势，但是它们遭人诟病的在于，这两篇论文的模型尺度都还不算大，以及多数的LLM确实都是在做Decoder-only的，所以这个优势能否延续到更大尺度的LLM以及...
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...
Prefix-LM架构，代表开源模型：ChatGLM Decoder-Only架构（也叫Causal- LM），代表开源模型：GPT3 先来...
西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI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…
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...
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YOCO的6.4倍,预填充延迟是YOCO...
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...
综上所述,Decoder-only架构以其模型复杂度低、上下文理解能力强、语言能力强和预训练效率高等优势成为当前LLM的主流选择。然而,在实际应用中我们仍需根据具体任务和数据特点选择合适的模型架构。随着技术的不断进步和研究的深入,相信未来会有更多优秀的LLM架构涌现出来为我们带来更多惊喜和便利。 希望本文能够为读者提供关...