本文是理解Decoder-Only Transformer架构的工作机制的一些零碎笔记。完整的原理、模块、公式解读,网上已经有大量的文章了。 引言 近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了突破性进展。这些模型不仅能够生成流畅的文本,还能理解复杂的语言指令,完成各种...
Decoder-only架构 效果最好 GPT系列/LLaMa/PaLM 典型代表 文本情感分析,词性标注,信息检索 机器翻译,自动摘要 QA,ChatBot Encoder-only (BERT) 虽然GPT1出现的时间比BERT早,但BERT的影响力貌似更大一下,所以我们以BERT为引子介绍transformer的基本结构 gemm-like算子 宏观上看BERT的结构非常简单,Base和Large模型分别...
在GPT这类模型中，使用的是Decoder-only架构。这意味着模型只包含Transformer的Decoder部分。在这种架构中...
尽管当前的大语言模型采用了"decoder only"架构，但这并不排除未来可能采用完整的Transformer架构。
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...
Transformer Decoder的输入：初始输入：前一时刻Decoder输入+前一时刻Decoder的预测结果 + Positional ...
，另一个是T5的论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》都拼了老命证明Encoder-Decoder架构相比于Decoder-only的优势，但是它们遭人诟病的在于，这两篇论文的模型尺度都还不算大，以及多数的LLM确实都是在做Decoder-only的，所以这个优势能否延续到更大尺度的LLM...
完整的transformer,encoder和decoder都是有6层的,encoder的输出要分别传给6个decoder,用来做encoder-decoder multi-head attention。 注意:Decoder的训练和预测是不一样的。 特别好的解答,Transformer原理详解 - 知乎 我最近在看transformer,也有一些个人的理解,不过不知道对不对,希望能够一起交流。
在探讨现代大模型的架构时，我们常常将话题聚焦于Transformer架构与其他传统架构之间的较量。然而，本文旨在深入探讨大模型LLM领域中的架构之争，特别是encoder-only、encoder-decoder与decoder-only模型之间的区别与优势。回顾历史，我们可以看到BERT在2019年横空出世，以其强大的双向语言模型能力，迅速在自然语言...
文本Embedding任务一般是采用Encoder-Only的Transformer结构,比如BERT类的,不过在大模型显示出比较好的能力之后,也有很多研究在尝试用Decoder-Only的Transformer做文本和多模态的Embedding。 LLM2Vec 像COLM 2024的《LLM2Vec: Large Language Models Are Secretly Powerful Text Encoders》就提出了类似的工作。