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的30.3倍，而YOCO的吞吐量提升到标准Transformer的9.6倍。
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...
而对于Decoder-only架构，Attention矩阵是一个下三角阵，注意力矩阵的行列式等于它对角线元素之积，由于softmax的存在，对角线必然都是正数，所以它的行列式必然是正数，即Decoder-only架构的Attention矩阵一定是满秩的，满秩意味着理论上有更强的表达能力。换句话说，Decoder-only架构的Attention矩阵在理论上具有更强的表...
Decoder-only架构 效果最好 GPT系列/LLaMa/PaLM 典型代表 文本情感分析,词性标注,信息检索 机器翻译,自动摘要 QA,ChatBot Encoder-only (BERT) 虽然GPT1出现的时间比BERT早,但BERT的影响力貌似更大一下,所以我们以BERT为引子介绍transformer的基本结构 gemm-like算子 宏观上看BERT的结构非常简单,Base和Large模型分别...
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...
纯粹的decoder-only架构+next token predicition预训练，每个位置所能接触的信息比其他架构少，要预测下...
下图是 PolyVoice 的整体架构：Speech-to-Unit（S2UT）翻译模块 通过使用通过自监督训练获得的离散单元，从连续语音表示中去除语义无关的信息。S2UT 利用语言模型学习基于语音离散单元的跨语言生成。1. Semantic Unit Extractor：S2UT 通过 Semantic Unit Extractor 对原始语音进行处理。首先使用 k-means 聚类离散化 ...
模型复杂度与训练效率：由于Decoder-only架构相对简洁，其模型复杂度较低，从而提高了训练效率。相比之下...
以下是Decoder-Only Transformer的主要优势：1. 简化模型结构- 减少复杂性：Decoder-Only架构去掉了编码器部分，使得模型结构更加简单，减少了模型的复杂性。- 易于实现：简化后的模型更容易实现和调试，减少了训练和推理过程中的潜在问题。2. 提高生成效率- 并行生成：在生成任务中，Decoder-Only模型可以更高效地进行...
现在的大型语言模型（LLM）大多采用Decoder only的架构，主要有以下技术原因：训练效率 参数数量和计算复杂度降低：Decoder only架构无需像Encoder-Decoder架构那样分别对输入和输出进行复杂的编码和解码操作，减少了模型的参数数量和计算复杂度，从而提高训练效率。在训练过程中，计算资源的需求相对较低，可以更快地完成训练...