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...
虽然Decoder-only架构具有诸多优势,但在某些特定场景下,其他架构的LLM也表现出色。例如,Encoder-Only架构的LLM(如BERT系列)主要适用于不需要生成序列的任务,如文本分类、情感分析等。而Encoder-Decoder架构的LLM(如T5)则适用于序列到序列(Seq2Seq)的任务,如机器翻译、对话生成等。这些架构在处理不同类型和复杂度的自然...
相关研究显示,decoder-only 结构在多语言处理中表现不俗。这种结构在处理实时数据时具有明显的优势。对于大规模文本数据,decoder-only 结构能够高效处理。它在语音识别后的文本中发挥了关键作用。Decoder-only 结构为个性化服务提供了有力支持。 该结构能够快速响应输入,提高系统的实时性。在智能客服领域,它有效地提升了...
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 YOC...
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...
综上所述,现在的大语言模型之所以采用Decoder-only架构,主要是因为这种架构具有减少计算资源需求、高效捕捉上下文信息、提升模型可解释性和泛化性能等优点。在面对大规模数据和复杂任务时,Decoder-only架构展现出了巨大的优势。然而,不同的应用场景和任务可能需要不同的模型架构和技术方法。在未来的研究中,我们期待看到更多...
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...
所以,笔者作出的回答是:LLM 之所以主要都用 Decoder-only 架构,除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上是因为 Encoder 的双向注意力会存在低秩问题,这可能会削弱模型表达能力,就生成任务而言,引入双向注意力并无实质好处。而 Encoder-Decoder 架构之所以能够在某些场景下表现更好,大概只是因为它多了一倍参数。所以...
语言能力:Decoder-only架构通过自注意力机制等手段对输入序列进行编码和解码,从而在语言能力上具有优势。这种架构使得LLM能够更好地理解和生成自然语言文本。 预训练效率:在预训练阶段,使用Decoder-only架构的LLM可以通过大规模的无监督文本数据进行预训练,提高模型的泛化能力和性能。综上所述,采用Decoder-only架构的LLM具...
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以及这个优势本身的缘由。