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...
以GPT为代表的decoder-only,还有以UNILM为代表的PrefixLM(相比于GPT只改了attention mask,前缀部分是双...
蓝色分支,Decoder-only框架(也叫Auto-Regressive),典型代表如GPT系列/LLaMa/PaLM等 Harnessing the Power of LLMs in Practice 刚听这三种框架名称可能会有点懵逼,不用担心,先感性认识一下。如下所示 横轴代表了输入token,纵轴代表相对应每个位置的输出token 左图为encoder-only,输出token都能看到所有输入token。例如...
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...
所以,笔者作出的回答是:LLM 之所以主要都用 Decoder-only 架构,除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上是因为 Encoder 的双向注意力会存在低秩问题,这可能会削弱模型表达能力,就生成任务而言,引入双向注意力并无实质好处。而 Encoder-Decoder 架构之所以能够在某些场景下表现更好,大概只是因为它多了一倍参数。所以...
所以,笔者作出的回答是:LLM 之所以主要都用 Decoder-only 架构,除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上是因为 Encoder 的双向注意力会存在低秩问题,这可能会削弱模型表达能力,就生成任务而言,引入双向注意力并无实质好处。而 Encoder-Decoder 架构之所以能够在某些场景下表现更好,大概只是因为它多了一倍参数。所以...
所以,笔者作出的回答是:LLM 之所以主要都用 Decoder-only 架构,除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上是因为 Encoder 的双向注意力会存在低秩问题,这可能会削弱模型表达能力,就生成任务而言,引入双向注意力并无实质好处。而 Encoder-Decoder 架构之所以能够在某些场景下表现更好,大概只是因为它多了一倍参数。所以...
预训练与应用无缝对接:由于解码器没有下文依赖,使得预训练和下游任务之间的协作更加高效。 理论上的完整性:解码器的结构理论上支持更为完整的序列处理。 潜力无限:有理由相信,未来Decoder-only可能逐步取代encoder-decoder的某些应用场景。在深入研究中,我们看到了如下的观点和实例:知乎讨论:深入...
4. Decoder-only模型在零样本学习、效率与参数优化、广泛兼容性、预训练与任务的无缝对接以及理论上更完整的序列处理等方面有明显优势。有理由相信,decoder-only可能会逐步取代encoder-decoder的某些应用场景。5. 有关decoder-only的优势与挑战的深入讨论可以在知乎上找到[(知乎讨论)](https://www.zhihu....