Encoder-Only架构,也被称为单向架构,仅包含编码器部分,没有解码器。它主要适用于理解任务,如文本分类、情感分析等。代表模型是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),通过双向注意力机制捕捉丰富的上下文信息。 工作原理:Encoder-Only架构利用编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息。在BERT...
蓝色分支,Decoder-only框架(也叫Auto-Regressive),典型代表如GPT系列/LLaMa/PaLM等 Harnessing the Power of LLMs in Practice 刚听这三种框架名称可能会有点懵逼,不用担心,先感性认识一下。如下所示 横轴代表了输入token,纵轴代表相对应每个位置的输出token 左图为encoder-only,输出token都能看到所有输入token。例如...
LLMs中有的是只有编码器encoder-only,有的只有解码器decoder-only,有的是2者混合 encoder decoder hybrid。三者都属于Seq2Seq,sequence to sequence。并且字面意思是虽只有编码器encoder,实际上LLMs是能decoder一些文本和token的,也算是decoder。不过由于encoder-only类型的LLM不像decoder-only和encoder-decoder那些有自...
Encoder-Decoder 架构,也被称为序列到序列架构,同时包含编码器和解码器部分。它通常用于序列到序列(Seq2Seq)任务,如机器翻译、对话生成等。这种架构的代表是以 Google 训练出来的 T5 为代表的相关大模型。 Encoder-Decoder 架构的核心思想是利用编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息,并将编码结果传递给解码...
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。去年一张“大语言模型进化树”动图在学术圈疯转，模型架构还只有三大类：Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder。那么这个新出的Decoder-Decoder架构到底长啥样？嗯，如...
针对encoder-decoder、only-encoder、only-decoder三种架构，它们在推理过程中的不同步骤和方式如下： 1.Encoder-Decoder架构： -输入序列通过编码器（Encoder）进行编码，生成一个上下文向量或隐藏状态。 -上下文向量被传递给解码器（Decoder），并作为其初始状态。 -解码器根据上下文向量和已生成的部分输出，逐步生成目标...
去年一张“大语言模型进化树”动图在学术圈疯转,模型架构还只有三大类:Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder。 那么这个新出的 Decoder-Decoder 架构到底长啥样?嗯,如网友所言,要读的论文又增加了。 话不多说,一起来看。 打破Decoder-Only YOCO 整体架构设计如下,分为自解码器(Self-Decoder)和交叉解码器...
Encoder-only架构的主要是通过Masked Language Modeling（MLM）任务进行预训练，即随机遮蔽输入序列中的一些...
1. Encoder-only：一种常见的训练方法，是在考虑周围上下文的情况下预测句子中的遮蔽词。这种训练范式被称为掩码语言模型（Masked Language Model）。这种类型的训练通过Masked LM和Next Sentence Prediction的学习目标，使模型能够更深入地理解单词之间及其使用上下文中的关系。这类模型在语义理解上展现出强大的能力，在...
1. Decoder-only 和 Encoder-Decoder 两种框架的对比 Decoder-only 模型带来了 3.9 个 BLEU 的显著改进，当用 U2S 代替声码器合成语音时，缩小了性能差距，证明了 U2S 后端的鲁棒性。2. 多任务训练 U-XLM 在涉及的多个任务（包括 S2ST、ASR、ST、MT 和 TTS）上都取得了可观的性能，验证了 Decoder-only ...