Decoder 的注意力机制: Transformer 的 Decoder 部分有两种注意力模块: 自注意力机制:在 Decoder 内部生成序列时,使用单向掩码。也就是说,每个词只能注意到它前面的词,而不能看到它后面的词,以确保生成过程的顺序性。这类似于 GPT 中的单向掩码。 Encoder-Decoder 注意力机制:这是 Decoder 对 Encoder 输出的注意...
本周主要内容: Decoder-Decoder 架构 YOCO、LLM 新知识微调与幻觉、xLSTM 架构、分层记忆转换器 HMT、人脑振荡的分层模型、脑启发架构与增强智能、免疫错误识别 IEM 与意识、人工意识的实现可能 AGI 每周速递 [1] 只需缓存一次:语言模型的 Decoder-Decoder 架构 标题:You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architect...
论文:You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models 地址:https://arxiv.org/pdf/2405.05254 摘要 介绍: YOCO是一种新型的大型语言模型架构,它通过仅缓存一次键值对(KV pairs)来显著降低GPU内存需求,同时保持全局注意力(global attention)能力。 组成: YOCO由自解码器(self-decoder)和交叉...
自解码器的输出X * u /²产生交叉解码器的全局KV缓存K， V:其中，WK,WV∈Rd×d为可学习权重。...
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...
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...
一、Decoder-Only架构 定义与应用:Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,仅包含解码器部分,没有编码器。这种架构通常用于生成任务,如文本生成、对话系统等。其代表模型是GPT(Generative Pre-trained Transformer),它通过预测下一个单词来生成文本,具有自回归生成的特点。 工作原理:Decoder-Only架构的核心是自回归生成机...
简介:YOCO是一种新的解码器-解码器架构,旨在解决大型语言模型推理时的内存限制问题。通过只缓存一次键值对,YOCO显著减少了GPU内存占用,与Transformer相比,内存使用降低了约L倍。模型由自解码器和交叉解码器组成,自解码器使用滑动窗口注意力,而交叉解码器利用全局KV缓存。实验表明,YOCO在保持竞争力的性能同时,提高了推理...
1.解码器(Decoder) 解码器负责 解码“入站”数据从一种格式到另一种格式,解码器处理入站数据是抽象ChannelInboundHandler的实现。实践中使用解码器很简单,就是将入站数据转换格式后传递到ChannelPipeline中的下一个ChannelInboundHandler进行处理;这样的处理时很灵活的,我们可以将解码器放在ChannelPipeline中,重用逻辑。
Prefix Decoder,也称为非因果解码器,是Encoder-Decoder架构的一种变体。它在处理输入序列时采用双向注意力机制,以充分理解全局上下文;而在生成输出序列时,则采用单向注意力机制,保证生成的连贯性。 注意力机制: 输入双向注意力:在输入部分,任意两个token都可以相互看见,实现全局上下文的理解。 输出单向注意力:在输出部...