至于为什么短短一年间,decoder-only的模型在text embedding任务出现怎么大的变化,我在后面会给出一些自己的想法。 图1: MTEB榜单 3.1 模型基底优化 这两年大模型的发展非常迅速,基底能力的不断增强也是大家有目共睹的。对于text embedding任务而言,同样的数据+训练流程,如果基底模型越强,最终得到的text embedding模型...
LLM2Vec用到的Decoder-Only的Transformer参数在1.3B到8B之间,S-LLaMA-1.3B, LLaMA-2-7B, Mistral-7B, Meta-LLaMA-3-8B,对这些LLM的改进主要包括三个步骤,如图Fig 1所示。 第一步是将causal-attention调整为bidirectional attention; 第二步是将Decoder-Only的Transformer的Next-Token-Prediction更改为Mask-Token-Pr...
一、Decoder-Only架构 1.1 定义与特点 Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,其核心在于仅包含解码器部分。这种架构的模型擅长于从输入中生成连续的输出序列,如文本生成、机器翻译等。Decoder-Only架构的代表模型包括GPT系列、LLaMA、OPT和BLOOM等。 1.2 工作原理 Decoder-Only架构通过解码器直接处理输入,并基于先前的输...
Decoder-Only模型通过其单向注意力机制和自回归生成方式,非常适合处理这类任务。 参数效率与灵活性:Decoder-Only模型在参数效率上通常优于Encoder-Decoder模型,因为它不需要同时训练两个模块。此外,Decoder-Only模型在预训练和微调方面也更具灵活性,可以方便地应用到不同的下游任务中。 三、技术优势与限制 Encoder-Decode...
Decoder-only模型在大语言模型（LLM）中被广泛采用，主要原因在于其相较于其他架构具有几个显著的优点：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...
因此，论文的解决方案保留了因果解码器体系结构(causal decoder architecture)，仅引入了模型边际大小增加，...
现代大型语言模型,如GPT-3、GPT-J、和GPT-Neo等,主要采用Decoder-only结构,这是由于几个关键原因: 并行计算:Decoder-only模型在训练时可以采用单向注意力机制,这意味着每个token只关注它之前的token。这种单向性使得模型可以在训练时更容易地并行处理数据,从而提高训练效率。
3. 上下文学习 Decoder-only架构在上下文学习中表现更好，因为prompt和demonstration的信息可以视为对模型...
LLM 是“Large Language Model”的简写,目前一般指百亿参数以上的语言模型,主要面向文本生成任务。跟小尺度模型(10 亿或以内量级)的“百花齐放”不同,目前 LLM 的一个现状是 Decoder-only 架构的研究居多,像 OpenAI 一直坚持 Decoder-only 的 GPT 系列就不说了,即便是 Google 这样的并非全部押注在 Decoder-only...
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。