BERT当时使用的是Post-Norm的结构,同时期的GP1也是用该结构,后来的GPT2使用Pre-Norm。 Post-LN vs. Pre-LN vs. Sandwich-LN Pre-Norm比Post-Norm参数更好调,但是最终模型精度要比Post-Norm略差。对于这一现象的解释,可以从下面问题开始思考 问题:对于 x + F(x)结构,应该在哪儿插入normalization? 方法1(Post...
在实际应用中,这意味着更低的计算成本和更快的推理速度,对于资源有限的环境尤为友好。 易于实现:由于结构相对简单,Decoder-Only架构的LLM在工程实现上也更加容易。这有助于加快模型的开发和迭代速度,促进技术的快速进步。 二、上下文理解与语言能力 直接的上下文理解:在Decoder-Only架构中,解码器直接利用输入序列进行解...
简洁性：相对于复杂的Encoder-Decoder结构，Decoder-only模型的结构更简单，这不仅降低了实现难度，也使得模型更容易理解和调试。自然语言生成：Decoder-only架构本质上是一个语言模型，非常适合于文本生成任务，例如摘要生成、对话响应生成等。并行化处理：虽然Decoder-only模型通常依赖于自回归的方式进行预测，但是在某些情...
在实际应用中,Decoder-Only结构还展现出了诸多优势。例如,它能够更好地利用无标签数据进行训练,从而降低了对数据标注的依赖。此外,由于模型结构相对简单,因此在部署和维护上也更加便捷。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...
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。
为何decoder-only结构 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 ...
结论：LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的...
其次,Decoder only结构比Encoder-Decoder结构更加简单,训练中Decoder only结构只需要一次前向传播,而Encoder-Decoder结构则需要两次前向传播。所以对比之下,自然计算效率更高。同时,推理过程中,Casual decoder-only支持一直复用KV-Cache,对多轮对话更友好,因为每个token的表示只和它之前的输入有关,而encoder-decoder和Prefix...
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...
双向注意力矩阵 为了方便计算秩，这里使用整型，如下矩阵A，将第一行的倍数，加到其他行，很容易得到一...