Decoder-Only 模型虽然也能分析或理解用户输入,但是因为结构差异,Decoder-Only 模型也存在一定的局限性: 1、输入长度受限于生成长度 Decoder-Only 模型处理用户输入时,将输入视为生成序列的开头部分,与未来生成的内容共享同一序列窗口。 如果输入非常长,可能会占用较多的序列窗口空间,导致对上下文信息的捕捉不完整。 例如...
以下是Decoder-Only Transformer的主要优势：1. 简化模型结构- 减少复杂性：Decoder-Only架构去掉了编码器部分，使得模型结构更加简单，减少了模型的复杂性。- 易于实现：简化后的模型更容易实现和调试，减少了训练和推理过程中的潜在问题。2. 提高生成效率- 并行生成：在生成任务中，Decoder-Only模型可以更高效地进行并...
Decoder-Only Transformer架构源于2017年提出的原始Transformer模型[1],但通过去除编码器部分,专注于解码过程,实现了更高效的训练和推理。这种架构在大规模预训练和下游任务适应方面表现出色,成为了当前LLMs的主流选择。 本文旨在了解Decoder-Only Transformer架构,探讨其工作原理、核心组件、应用案例以及未来发展方向。我们将...
Transformer 的三大变体:Decoder-Only 专注生成文本,Encoder-Only 擅于分析文本,Encoder-Decoder 融合编解码实现文本生成和文本分析。 蓝色分支 Decoder-Only 模型:随着时间的推移,越来越多的 Decoder-Only 模型被推出,如 LLama、GPT 等,显示了这一分支的活跃度和发展势头。 粉色分支 Encoder-Only 模型:这些模型主要用于...
微软&清华最新研究，打破GPT系列开创的Decoder-Only架构——提出Decoder-Decoder新型架构，名为YOCO（You Only Cache Once）。YOCO仅缓存一次键值对，可大幅降低GPU内存需求，且保留全局注意力能力。一张图来看YOCO和标准Transformer的比较。在处理512K上下文长度时，标准Transformer内存使用是YOCO的6.4倍，预填充延迟是YOCO...
Transformer Decoder-Only架构主要由Self-Attention机制、Multi-Head Attention机制和Feed Forward Network机制组成。这些模块通过堆叠和链接形成了一个端到端的解码器结构。 在Self-Attention机制中,解码器能够对输入序列中的不同位置进行自我关注,从而捕捉局部和全局之间的依赖关系。Multi-Head Attention机制通过多个并行的自...
Transformer架构:整体来看可以分为四个大的部分: 输入部分; 输出部分; 编码器部分(N); 解码器部分(N); 输入部分主要分为: 文本嵌入层部分:无论是源文本嵌入还是目标文本嵌入,都是为了将文本中词汇的数字表示转变为向量表示, 希望在这样的高维空间捕捉词汇间的关系. AI检测代码解析 class Embedding(nn.Module): ...
Causal decoder-only transformer是一种只包含解码器的transformer模型,其结构如下: 1.输入嵌入(Input Embedding):输入嵌入将输入序列中的每个词转换成固定长度的向量表示,这些向量在模型训练中会被调整,使得最终模型的输出尽可能接近标准答案。对于自然语言处理任务,通常会使用预训练的词向量来初始化输入嵌入。 2.解码器...
微软& 清华最新研究,打破 GPT 系列开创的 Decoder-Only 架构 ——提出 Decoder-Decoder 新型架构,名为 YOCO(You Only Cache Once)。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低 GPU 内存需求,且保留全局注意力能力。一张图来看 YOCO 和标准 Transformer 的比较。
基于Transformer的编码器-解码器(Encoder-Decoder)架构成为主流,广泛应用于各种任务,包括机器翻译、文本摘要和对话生成等。 在此基础上,出现了Decoder-only架构。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...