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...
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...
LLM2Vec用到的Decoder-Only的Transformer参数在1.3B到8B之间,S-LLaMA-1.3B, LLaMA-2-7B, Mistral-7B, Meta-LLaMA-3-8B,对这些LLM的改进主要包括三个步骤,如图Fig 1所示。 第一步是将causal-attention调整为bidirectional attention; 第二步是将Decoder-Only的Transformer的Next-Token-Prediction更改为Mask-Token-Pr...
1 Transformer结构https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/Transformer一个巨大的优点是:模型在处理序列输入时,可以对整个序列输入进行并行计算,不需要按照时间步循环递归处理输入序列。1.1 Transformer宏观结构Transformer可以看作是seq2seq模型的一种,对比之前的RNN,只是将Encode Transformer ViTAR: Vision Trans...
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...
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。
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...
Decoder Only架构 结合上图,我们可以更直观地理解Transformer Decoder的内部结构和数据流动过程。以下是代码与图中描述各部分的对应关系: 4.1. 整体结构对应 图中展示了一个解码器(Decoder)的结构,而代码中定义的TransformerDecoder类正是实现了Transformer架构中的解码器部分。
《Decoder Only 的 Transformer 架构有什么优势?》Decoder-Only 的 Transformer 架构在自然语言处理领域中逐渐流行起来,尤其是在生成式任务中。这种架构相比传统的Encoder-Decoder Transformer架构有一些独特的O网页链接 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间...
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。 开源模型由实心方块表示,而闭源模型由空心方块表示。 右下角的堆积条形图显示了各公司和机构的模型数量。