Decoder-only 架构 前面介绍的Encoder-Decoder架构在生成任务上表现优异,能够深入理解输入序列语义并生成连贯的文本。然而,在许多开放式生成任务中,输入序列往往较为简单或缺失,此时维持完整编码器处理这类输入可能会显得冗余。在这种场景下,更轻量灵活的Decoder-only架构表现更为出色。 Decoder-only架构通过自回归方式逐字
Encoder-only是以Bert为代表的模型及其衍生优化版本为主,那就以Bert为例来学习Encoder-only架构;BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种在自然语言处理(NLP)领域引起巨大轰动的预训练语言模型,由Google于2018年提出。其核心原理是结合了Transformer架构和双向语言模型预训练策略,使得模型能够更好...
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) ...
Decoder-only架构指的是只有解码器部分而没有编码器部分的模型结构。与编码器-解码器架构不同,Decoder-only架构省略了编码器部分,将输入序列直接传递给解码器进行处理。由于省略了编码器的复杂性,Decoder-only架构可以大大减少模型的参数量和计算资源需求。 Decoder-only架构的优点主要有以下几点: 减少计算资源需求:由于...
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
最近的大模型几乎一边倒地全是decoder-only架构,但实际上2019年发布的T5模型(encoder-decoder架构)表现已经非常不错了,人们可能忽略了这点。这篇文章 INSTRUCTEVAL: Towards Holistic Evaluation of Instruction-Tuned Large Language Models O网页链接 给出了详细对比和讨论:1. Flan-T5击败了所有对手,包括基于LLama的Alp...
主流开源大语言模型主要基于decoder-only架构或其变种,encoder-decoder架构仍待研究。 许多中文开源指令数据集是由ChatGPT生成或从英文翻译而来,存在版权和质量问题。 为填补这些空白,该工作: 采用了非对称的编码器-解码器架构(浅编码器,深解码器),融入UL2多任务训练、长度适应训练和双语Flan训练三个阶段。
这篇论文介绍了一种名为YOCO(You Only Cache Once)的新型解码器-解码器架构,旨在提高大型语言模型的推理效率和性能。 EMNLP2024投稿群建立! 论文:You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models 地址:https://arxiv.org/pdf/2405.05254 ...
Porsche VIN Numbers In the early days, the chassis number only showed the sequence of the cars coming off the production line, but over the years it became longer to carry more information. Porsche used a variety of chassis and VIN numbering systems until 1981, when a major change was made...
In the standard ConvLSTM, only the forward-direction dependencies are processed. However, all the information in a sequence should be considered, and accounting for backward dependencies is effective. Further, analyzing both forward and backward dependencies from a temporal perspective improves predictive ...