Decoder-only架构是一种神经网络模型结构，特别适用于自然语言处理（NLP）任务。与常见的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构不同的是，Decoder-only架构只包含解码器部分。这种架构的代表例子包括OpenAI的GPT系列模型。在Transformer模型中，编码器和解码器各有特定的功能：编码器负责捕捉输入序列的信息，而解码器则根据...
2018年6月发布的GPT-1开创了Decoder-only架构下通过下一词预测实现无监督文本生成的先河。 GPT-1 论文:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 链接:cdn.openai.com/research GPT-1 采用了 Transformer 的 Decoder 部分,由于没有 Encoder 部分,因此没有交叉注意力模块。模型由12个解码块堆叠而...
第一，用过去研究的经验说话，decoder-only的泛化性能更好:ICML22的.在最大5B参数量、170B token数据...
原因1：过往研究证明decoder-only泛化化性能更好Google有两篇著名的发表于ICML’22的论文，一个是《Examining Scaling and Transfer of Language Model Architectures for Machine Translation》，另一个是《What Language Model Architecture and Pretraining Objective Work Best for Zero-Shot Generalization?》，两篇论文...
LLM 是“Large Language Model”的简写,目前一般指百亿参数以上的语言模型,主要面向文本生成任务。跟小尺度模型(10 亿或以内量级)的“百花齐放”不同,目前 LLM 的一个现状是 Decoder-only 架构的研究居多,像 OpenAI 一直坚持 Decoder-only 的 GPT 系列就不说了,即便是 Google 这样的并非全部押注在 Decoder-only...
LLM 是“Large Language Model”的简写,目前一般指百亿参数以上的语言模型,主要面向文本生成任务。跟小尺度模型(10 亿或以内量级)的“百花齐放”不同,目前 LLM 的一个现状是 Decoder-only 架构的研究居多,像 OpenAI 一直坚持 Decoder-only 的 GPT 系列就不说了,即便是 Google 这样的并非全部押注在 Decoder-only...
LLM青睐Decoder-only架构的深度剖析 引言 近年来,随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,大语言模型(Large Language Model, LLM)已成为研究热点。在众多LLM架构中,Decoder-only架构以其独特的优势脱颖而出,成为当前的主流选择。本文将从多个角度解析Decoder-only架构受青睐的原因,并探讨其在实际应用中的价值。 一、Deco...
Decoder-Only架构的大模型的代表有GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等。这类模型采用预测下一个词进行训练,常见下游任务有文本生成、问答等,因此被称为ALM(Autoregressive Language Model)。 国内采用Decoder-Only架构研发的大模型有妙想金融大模型、XVERSE-13B大模型等。其中,妙想金融大模型是东方财富旗下自主研发的金融行业...
A comparative analysis of encoder only and decoder only models for challenging LLM-generated STEM MCQs using a self-evaluation approachNLPLLMSLMSelf-evaluationMCQLarge Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in various tasks, including Multiple-Choice Question Answering (MCQA) ...
举例pre-train时的伪代码: sentence_concat_next_sentence.make_labels() gpt_model.fit(sentence_concat_next_sentence) 1. 2. 然后fine-tune时的伪代码: question_concat_answer.make_labels() gpt_model.fit(question_concat_answer) 1. 2. 所以这样最大化利用了大规模预训练的基础“知识库”。