左图为encoder-only,输出token都能看到所有输入token。例如y_1这一行可以看到x_1 \sim x_5输入 中图为decoder-only,输出token只能看到历史的输入token。例如y_3这一行只能看到x_1 \sim x_3 输入,x_4和x_5并不能看到 右图为encoder-decoder,前k个输出token可以看到所有k个输入token,从k+1的输出token开始...
其次，Decoder only结构比Encoder-Decoder结构更加简单，训练中Decoder only结构只需要一次前向传播，而Encoder-Decoder结构则需要两次前向传播。所以对比之下，自然计算效率更高。同时，推理过程中，Casual decoder-only支持一直复用KV-Cache，对多轮对话更友好，因为每个token的表示只和它之前的输入有关，而encoder-decoder...
编码器结构 顾名思义, 属于编码器结构(encoder-only) 的语言模型只参照了 transformer 结构里的 encoder 部分并在其 基础上进行修改。自 2018 年 BERT 公布后, 直到 2021 年, encoder-only 的语言模型一直是预训练语言模型的主 要组成部分。这类模型适合被用来执行辨别词汇类任务。 从上图中可以看出, 这一切都...
内存占用：Decoder-only架构内存占用少：Encoder-Decoder架构由于编码器的特点，每个patch的sentence都需要用...
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...
简介:YOCO是一种新的解码器-解码器架构,旨在解决大型语言模型推理时的内存限制问题。通过只缓存一次键值对,YOCO显著减少了GPU内存占用,与Transformer相比,内存使用降低了约L倍。模型由自解码器和交叉解码器组成,自解码器使用滑动窗口注意力,而交叉解码器利用全局KV缓存。实验表明,YOCO在保持竞争力的性能同时,提高了推理...
We also modify the self-attention sub-layer in the decoder stack to prevent from attending to subsequent positions. This masking, combined with the fact that the output embeddings are offset by one position, ensures that the predictions for position i can depend only on the known outputs at po...
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...
Transformer Decoder only 架构和Transformer encoder only架构,心路历程:复现Transformer架构主干网络过程中,感受颇多,以前只是使用相关衍生模型,但是,从来没有深入的研究过Transformer架构的细节处理工作,这几天真的是成长了。这两年第三次复现作者论文,内心感受颇
本文将详细介绍Transformer Decoder-Only原理,并探讨其在不同领域应用中所展示出来的优势和局限性。 1.2 结构概述 Transformer Decoder-Only架构主要由Self-Attention机制、Multi-Head Attention机制和Feed Forward Network机制组成。这些模块通过堆叠和链接形成了一个端到端的解码器结构。 在Self-Attention机制中,解码器能够...