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-Decoder 编码器和解码器...
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...
粉色分支,Encoder-only框架(也叫Auto-Encoder),典型代表如BERT等 绿色分支,Encoder-decoder框架,典型代表如T5和GLM等 蓝色分支,Decoder-only框架(也叫Auto-Regressive),典型代表如GPT系列/LLaMa/PaLM等 Harnessing the Power of LLMs in Practice 刚听这三种框架名称可能会有点懵逼,不用担心,先感性认识一下。如下所...
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-...
结构:图中为论文里 Transformer 的内部结构图,左侧是 Encoder block(编码器模块),右侧是 Decoder block(解码器模块) 。 Multi-Head Attention(多头注意力机制): 由多个 Self-Attention(自注意力机制)组成。 Encoder block 包含一个 Multi-Head Attention;Decoder block 包含两个 Multi-Head Attention,其中一个使用了...
microsoft / encoder-decoder-slm Star 23 Code Issues Pull requests Efficient encoder-decoder architecture for small language models (≤1B parameters) with cross-architecture knowledge distillation and vision-language capabilities encoder-decoder vision-and-language llm decoder-only Updated Feb 7, 2025...
NVIDIA recently announced that NVIDIA TensorRT-LLM now accelerates encoder-decoder model architectures. TensorRT-LLM is an open-source library that optimizes…