3.1 模型基底优化 3.2注意力机制优化 3.3 Pooling方式调整 3.4 训练数据优化 3.5 训练方式优化 4 encoder-only 5 讨论 参考文献 1 简介 在大概一年前的时候写过一篇text embedding的总结性文章语言模型之text embedding(思考篇),对当时出现的text embedding模型做了归纳跟讨论(无论是encoder-only还是decoder_only)。
在整个训练过程中,最大序列长度或上下文长度均始终设置为1024。 使用全分布式数据并行(利用accelerate库实...
1)模型的结构使用的还是 decoder-only 的 transformer,由post-normalization改为了pre-normalization,同时将残差层的初始化值用1/\sqrt{N}进行缩放。最主要的是模型参数变得更大了。 2)提出了zero-shot的概念,不再需要两阶段的学习方式,只需要预训练出一个大的生成式语言模型,下游任务中不再需要对模型参数进行任何...
1. 编码器-解码器结构:Decoder Only的模型通常采用编码器-解码器结构,其中编码器用于对输入文本进行编...
Transformer自编码模型BERT微调Fine-tuning课程片段1:BERT Fine-tuning背后的数学原理详解 193 -- 9:15 App 贝叶斯Bayesian Transformer语言模型课程片段5:Language Model底层的数学原理之最大 似然估计MLE及最大后验概率MAP内部机制与 162 -- 7:36 App 贝叶斯Bayesian Transformer论文源码复现课程片段3:Embedding词嵌入内...
在自然语言处理(NLP)的广阔领域中,Encoder-Decoder和Decoder-Only模型作为两种重要的神经网络架构,各自扮演着不可或缺的角色。本文将从模型结构、应用场景及技术优势三个方面,对这两种模型进行深度解析。 一、模型结构差异 Encoder-Decoder模型: 结构概述:Encoder-Decoder模型由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder...
Causal decoder-only transformer是一种只包含解码器的transformer模型,其结构如下: 1.输入嵌入(Input Embedding):输入嵌入将输入序列中的每个词转换成固定长度的向量表示,这些向量在模型训练中会被调整,使得最终模型的输出尽可能接近标准答案。对于自然语言处理任务,通常会使用预训练的词向量来初始化输入嵌入。 2.解码器...
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: ...
无监督预训练:Decoder-only架构的一个重要特点是允许进行无监督预训练。这种能力使模型能够通过大量的未标注数据学习语言的统计模式和语义信息,从而提高了模型的语言理解和生成能力。效率与资源利用:同等参数量和推理成本下,Decoder-only架构很可能是最优选择。这是因为相比于Encoder-Decoder架构,它只需要维护一个解码...
1. 训练效率:使用decoder only模型框架可以减少模型的参数数量和计算复杂度,从而提高训练效率。同时,由于解码器只需要生成输出序列,而不需要对输入序列进行编码,因此可以更快地训练模型。 2. 推理速度:在推理阶段,使用decoder only模型框架可以减少模型的推理时间,因为只需要生成输出序列,而不需要对输入序列进行编码。