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...
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的30.3倍，而YOCO的吞吐量提升到标准Transformer的9.6倍。
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...
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...
打破Decoder-Only YOCO整体架构设计如下,分为自解码器(Self-Decoder)和交叉解码器(Cross-Decoder)两部分。 具体来说,YOCO由L个块堆叠而成,其中前L/2层是自解码器,其余模块是交叉解码器。 自解码器利用高效自注意力(efficient self-attention)机制来获取键值(KV)缓存: ...
这篇文章打算从decoder-only模型架构入手,对大模型的训练框架进行学习和实践。为啥选decoder-only,因为它火呀,引发大模型井喷式发展的ChatGPT用的就是这种架构,它在聊天和文本生成方面有着不可比拟的优势。既然给出了学习理由,那我们就开始吧。 上一节我们了解了大模型的核心,这里我们就按顺序搭建一套训练框架,把...
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、上下文信息捕捉、更好的可解释性和更好的泛化性能等优点。在面对大规模数据和复杂任务时,Decoder-only架构具有很大的优势。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...
1.更高效：Decoder-only模型通常具有更小的模型大小和更快的推理速度，这是由于Encoder-only模型需要在...
自回归生成特性：Decoder-Only架构天然具备自回归生成的特性，非常适合用于生成各种类型的文本内容。在生成...
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...