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...
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...
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...
2.4 为什么现在的LLM都是decoder-only架构 decoder-only架构的预训练任务难度更高:decoder-only模型采用因果语言建模,只能获得前向信息进行预测,相比其他架构,接触的信息更少,预测难度更高;在模型和数据量足够大时,更有可能学习到通用的表征;由于现实世界大部分文本数据都是无标签的,decoder-only的自监督预训练方法正好...
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...
摘要：在当今的自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）如GPT系列广泛采用Decoder-only架构。这种架构选择...
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...
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“百家争鸣”不同，目前 LLM 的一个现状是 Decoder-only 架构的研究居多，除了像 OpenAI 一直坚持 Decoder-only 的 GPT 系列，即便是 Google 这样的公司，也为Decoder-only 的...
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...
1. Decoder-only 和 Encoder-Decoder 两种框架的对比 Decoder-only 模型带来了 3.9 个 BLEU 的显著改进，当用 U2S 代替声码器合成语音时，缩小了性能差距，证明了 U2S 后端的鲁棒性。2. 多任务训练 U-XLM 在涉及的多个任务（包括 S2ST、ASR、ST、MT 和 TTS）上都取得了可观的性能，验证了 Decoder-only ...