我们假设 "词语序列" 中第i个 "词语" 的概率分布只与前i−1个 "词语" 有关, 与其之后的 "词语" 无关。设 "词语序列"s由m个 "词语" 组成, 分别为w1,w2,⋯,wm。根据条件概率链式法则公式, 我们可以得到: (1.1)p(s)=p(w1,w2,⋯,wm)=p(w1)⋅p(w2|w1)⋅p(w3|w1,w2)⋅⋯⋅p(...
在我看来最目前的LLM基本使用Decoder only的原因就是：Decoder only 的单向注意力表达结构相较于Encoder-...
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...
Decoder-only架构通过自注意力机制等手段对输入序列进行编码和解码,从而在语言能力上具有显著优势。这种架构使得LLM能够更好地理解和生成自然语言文本,无论是语法、语义还是语境层面都能达到较高的准确度。这使得Decoder-only架构的LLM在对话生成、文本创作等任务中表现出色。 4. 预训练效率高 在预训练阶段,Decoder-only...
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...
为什么现在的LLM都采用Decoder-only架构呢?我们认为原因主要有以下几点: 模型复杂度:Decoder-only架构相对简单,易于训练和实现。由于模型中没有编码器,减少了模型参数的数量和计算的复杂性。这使得训练过程中更容易处理大规模的数据,提高了模型的泛化能力。 上下文理解:在Decoder-only架构中,解码器可以直接利用输入序列...
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 ...
LLM选Decoder?原因在这! 从技术角度看,Decoder Only的LLM起源于GPT,最初可能是为了简化结构以追求规模。后来发现Transformer的Attention层存在低秩问题,会导致表达能力下降,而Decoder Only结构保留的Skip Connection和MLP能够很好地对抗Attention层的低秩问题,效果优于Encoder Only。这种理论上的优势成为后来LLM普遍采用Decoder...