这些优势使得Decoder-Only结构成为当前大模型和生成式语言模型的首选架构。 结语 综上所述,Decoder-Only结构之所以成为当前大模型和生成式语言模型的主流选择,主要得益于其在生成任务特性、参数效率、训练灵活性及实际应用等方面的显著优势。随着技术的不断进步和应用的不断拓展,我们有理由相信Decoder-Only结构将在未来继续...
总结:decoder-only在参数较少情况就能激发很强zero-shot能力,而且模型的上限更高,训练和推理都更有效率;在IncontextLearning情况下,few-shot能力更好 decoder-only结构的attention矩阵倒三角形满秩矩阵,表达能力更强;encoder-decoder矩阵的attention矩阵容易泛化成低秩矩阵 decoder-only pred-next-token 训练难度大,但泛化...
简洁性:Decoder-only模型的结构相对简单,只有一个解码器组件,这使得模型的训练、优化和部署都更加容易。 性能表现:尽管Decoder-only模型在理解性任务上可能不如Encoder-Decoder结构,但它们在生成性任务上的表现往往更胜一筹。随着模型规模的增大,Decoder-only模型在理解和生成任务上的差距逐渐缩小,甚至在某些情况下能够超...
与编码器结构(encoder-only) 的语言模型结构相反, 解码器结构(decoder-only) 的语言模型结构只包含trans- former 结构里的 decoder 部分。在 BERT 发布之前的 GPT- 1 就是 decoder-only 的语言模型, 但在 GPT-3 发布并展 示其惊人表现后, decoder-only 的语言模型数量呈现井喷式地增长, 直到现在依旧是占比...
decoder-only LM 相反,Decoder-Only模型则可以利用Causal Mask的特性(每一个Token可以看到前面所有Token的真实输入),在一条样本中实现多轮对话: 样本构建:Q1 A1 Q2 A2 Q3 A3 Loss计算:只需要计算 A1 A2 和 A3 部分 prefixLM到decoder-only带来的改变
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...
文字版: https://fabulous-fuchsia-dd4.notion.site/LLM-Decoder-Only-2bfe9b5713cb4ed78078607998f18bef?pvs=4科技 计算机技术 Attention decoder Chatgpt LLama 面试 LLM _小问号_ 发消息 关注3256 Study 1/66 创建者:Garnet_Az_Ch 收藏 LLM面试_为什么常用Decoder Only结构 2.3万播放 非科班转大模型的...
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Decoder only 模型相当于是一直在做上限更高的学习任务,而encoder模型相当于做一个下限很高的任务。因此,当有足够资源的情况下,decoder only 效果更好也就说的过去了。 同时,也可以从大模型的历史来解释这个事情。在Transformer 架构出现以后,openai先提出了GPT 模型,也就是最开始的decoder only 架构的NLP 模型,而...