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
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-…
Decoder-Only模型通过其单向注意力机制和自回归生成方式,非常适合处理这类任务。 参数效率与灵活性:Decoder-Only模型在参数效率上通常优于Encoder-Decoder模型,因为它不需要同时训练两个模块。此外,Decoder-Only模型在预训练和微调方面也更具灵活性,可以方便地应用到不同的下游任务中。 三、技术优势与限制 Encoder-Decode...
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...
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、Decoder-Only 模型 Decoder和Encoder结构之间有什么区别?关键区别在于输入注意力是否(因果)被掩码mask掉。Decoder结构使用的是基于掩码mask的注意力。 设想我们有一个输入句子,“I like machine learning.”。对于基于掩码的因果注意力层来说,每个单词只能看到它的前一个单词。例如对于单词 "machine"来说,解码器只能...
LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encoder-decoder 个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
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。
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。
这种架构通常包含两个主要部分:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。然而,根据任务需求的不同,有时我们可能只需要使用Encoder或Decoder部分,这就引出了“encoder-only”和“decoder-only”的概念。下面将详细解释这两者的区别。 Encoder-Only(仅编码器) 1. 定义与用途 Encoder-Only模型是指那些只包含编码器部分的模型...