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...
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...
是一种行之有效的将LLM改造成强大的文本编码器,使之能生成高质量的text embedding,虽然涉及两个训练任务,但都是无监督学习,不需要高质量的标注数据。 针对decoder-only LLM无法直接生成高质量text embedding的方法,之前也有一些工作,包括Echo embedding这种将文本重复两次输入大模型的zero-shot方案Echo embedding: 把...
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...
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...
在当今的人工智能和自然语言处理(NLP)领域,大语言模型(Large Language Models, LLMs)如GPT系列已成为研究热点,并展现出强大的语言理解和生成能力。这些模型的一个显著特点是它们大多采用Decoder-only架构,而非传统的Encoder-Decoder或Encoder-Only架构。那么,为何Decoder-only架构会在大语言模型中占据主导地位呢?本文将深...
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 ...
这篇论文中有个现代大型语言模型(LLM)的演变树,可以看出:同一分支上的模型关系更为紧密。 图说明: 基于Transformer 模型以非灰色显示: decoder-only 模型在蓝色分支, encoder-only 模型在粉色分支, encoder-decoder 模型在绿色分支。 模型在时间线上的垂直位置表示它们的发布日期。