Encoder-Only架构,也称为单向架构,仅包含编码器部分。它主要用于处理那些不需要生成输出序列的任务,如文本分类、情感分析等。Encoder-Only架构的代表模型包括BERT、RoBERTa和ALBERT等。 2.2 工作原理 Encoder-Only架构通过编码器对输入文本进行编码,提取其特征和语义信息,然后将这些信息用于后续的处理任务。由于缺少解码器部...
左图为encoder-only,输出token都能看到所有输入token。例如y_1这一行可以看到x_1 \sim x_5输入 中图为decoder-only,输出token只能看到历史的输入token。例如y_3这一行只能看到x_1 \sim x_3 输入,x_4和x_5并不能看到 右图为encoder-decoder,前k个输出token可以看到所有k个输入token,从k+1的输出token开始...
GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列模型是最典型的 Decoder-only 网络的例子,今天来梳理下Decoder-only 网络和Encoder-Decoder(编码器-解码器)架构之间的区别,并澄清它们各自适用的任务。 编码器-解码器架构 编码器-解码器架构(如标准的 Transformer)由两个主要部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。
针对encoder-decoder、only-encoder、only-decoder三种架构，它们在推理过程中的不同步骤和方式如下： 1.Encoder-Decoder架构： -输入序列通过编码器（Encoder）进行编码，生成一个上下文向量或隐藏状态。 -上下文向量被传递给解码器（Decoder），并作为其初始状态。 -解码器根据上下文向量和已生成的部分输出，逐步生成目标...
1 Encoder-Only架构 Encoder-Only 架构,也被称为单向架构,仅包含编码器部分。它主要适用于不需要生成序列的任务,只需要对输入进行编码和处理的单向任务场景,如文本分类、情感分析等。这种架构的代表是 BERT 相关的模型,例如 BERT、RoBERT 和 ALBERT 等。
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...
encoder-decoder一般在encoder部分采用双向语言模型在decoder部分采用单向LM，而decoder-only一般采用单向LM。
大模型架构之争：Transformer的Encoder与Decoder之差异解析 Transformer架构的崛起，已经超越了CNN、RNN、LSTM和GRU的传统界限，引发了深度学习领域的广泛关注。如今，LLM领域正围绕encoder-only、encoder-decoder与decoder-only三种设计展开激烈的讨论。BERT曾引领encoder-only的热潮，然而，T5和GPT系列，特别是GPT...
1. 什么是Encoder-only、Decoder-Only 大模型(Large Language Model,LLM),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。而"encoder-only"和"decoder-only"是两种不同的架构,它们都基于Transformer模型,但在处理输入和生成输出的方式上有所不同。
在这些任务中,理解输入的精确内容并据此生成特定的输出是非常重要的。而基于这种架构训练出来的模型,一般只能应用于某种特定的任务,比如一个专为机器翻译训练的Encoder-Decoder模型可能不适合直接用于文本摘要或其他类型的任务。 相比之下,Decoder only架构则具有更强的灵活性。基于这种架构训练得到的模型可以处理多种不同...