3 decoder-only 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...
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...
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...
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...
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制,即模型通过输入序列的已知部分来...
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...
所谓的“decoder-only（仅解码器）”实际上意味着“自回归编码器-解码器”。“encoder only（仅编码器）” 实际上包含一个编码器和解码器（非自回归），而所谓的“encoder-decoder（编码器-解码器）”真实含义是”自回归编码器-解码器“—— Yann Lecun这个小节会简要介绍常见的不同的大模型的模型架构和用例。目...
（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...
Decoder-Only架构（也叫Causal- LM），代表开源模型：GPT3 先来个结论：Decoder-Only相对于其它二者的...
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...