Encoder-Decoder架构同时包含编码器和解码器部分,通常用于序列到序列(Seq2Seq)任务,如机器翻译、文本摘要等。这种架构能够同时处理输入和输出序列,实现复杂的序列转换任务。 工作原理:Encoder-Decoder架构的编码器负责将输入序列编码为固定长度的上下文向量,解码器则根据这个上下文向量生成输出序列。在Transformer模型中,编码器...
另一个是T5的论文《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...
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,它有效地提升了服务效率和质量。数据对比发现,其在处理复杂语义关系时更具优势。此结构有利于模型的更新和迭代,保持...
说了这么多,大家可能觉得说,这个就是很简单呢,使用了Transformer的编码器就是Encoder-only、解码器就是Decoder-only,其实从这结构的区分也可以看出来,本身就是这样的,我们学习这个的目的是一方面能够对不同结构的原理能够有一个简单的认知,最起码了解一下他们之间从结构上的区别和实现方式,我们后续会用到...
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...
3.decoder-only架构的模型在做adaptation或者task transfer时,比encoder-decoder需要的开销更小、即更容易任务迁移。 原因2. 成本 Google这个论文大户又有两篇论文,一个是UL2的论文《UL2: Unifying Language Learning Paradigms》,另一个是T5的论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to...
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。
Decoder-only架构相较于Encoder-Decoder等复杂架构,模型参数数量和计算复杂性显著降低。这种简化的设计使得模型在训练过程中更容易处理大规模数据,提高了训练效率和模型的泛化能力。同时,较低的模型复杂度也意味着更低的计算资源需求,有利于在资源受限的环境下部署和使用。 2. 上下文理解能力强 在Decoder-only架构中,解...
（1）decoder-only：使用 decoder-only 框架实现直接的语音翻译，同时能够容纳多源的训练数据。（2）textless：构建了基于 units 的音频 LM 用于语音翻译，可以用于非书写语言。论文地址：https://arxiv.org/abs/2306.02982 demo 地址：https://speechtranslation.github.io/polyvoice/ 语音到语音翻译（S2ST）是一项...
Transformer 的三大变体:Decoder-Only 专注生成文本,Encoder-Only 擅于分析文本,Encoder-Decoder 融合编解码实现文本生成和文本分析。 蓝色分支 Decoder-Only 模型:随着时间的推移,越来越多的 Decoder-Only 模型被推出,如 LLama、GPT 等,显示了这一分支的活跃度和发展势头。