Transformer模型是典型的Encoder-Decoder架构,它在机器翻译、文本摘要等领域取得了显著成效。 四、对比与总结 架构类型核心特点优势应用场景 Decoder-Only 仅含解码器 计算高效、内存占用少、泛化能力强 文本生成、对话系统 Encoder-Only 仅含编码器 处理高效、灵活性高 文本分类、情感分析 Encoder-D
LLMs中有的是只有编码器encoder-only,有的只有解码器decoder-only,有的是2者混合 encoder decoder hybrid。三者都属于Seq2Seq,sequence to sequence。并且字面意思是虽只有编码器encoder,实际上LLMs是能decoder一些文本和token的,也算是decoder。不过由于encoder-only类型的LLM不像decoder-only和encoder-decoder那些有自...
第一，用过去研究的经验说话，decoder-only的泛化性能更好:ICML22的.在最大5B参数量、170B token数据...
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、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...
Decoder,即解码器,是LLM中负责生成输出文本的部分。其主要任务是根据Encoder生成的嵌入向量和已生成的文本序列,逐步生成新的文本序列。Decoder的设计初衷是为了实现文本生成任务,如机器翻译、文本摘要、对话生成等。 2. 工作原理 Decoder同样使用Transformer结构中的自注意力机制,但与之不同的是,Decoder还需要使用编码器-...
We evaluated open-source LLM models such as Llama 2-7B and Mistral-7B Instruct, along with an encoder model such as DeBERTa v3 Large, on inference by adding context in addition to fine-tuning with and without context. The results showed that DeBERTa v3 Large and Mistral-7B Instruct ...
NVIDIA recently announced that NVIDIA TensorRT-LLM now accelerates encoder-decoder model architectures. TensorRT-LLM is an open-source library that optimizes…
https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680winterpi changed the title Encoder VS Decoder LLM相关9--Encoder VS Decoder Oct 9, 2024 Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment Assignees No one assigned Labels None yet Projects None yet ...