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...
Encoder-only是以Bert为代表的模型及其衍生优化版本为主,那就以Bert为例来学习Encoder-only架构; BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种在自然语言处理(NLP)领域引起巨大轰动的预训练语言模型,由Google于2018年提出。其核心原理是结合了Transformer架构和双向语言模型预训练策略,使得模型能够更...
Encoder-Decoder 从BERT的介绍我们已经知道了encoder-only就是所有输出token都能看到过去和未来的所有输入token,这个对于NLU任务天然友好,但是对于seq2seq任务,如机器翻译,这个结构就不是特别匹配,因为比较难直接用做翻译结果的生成 一种直接的办法就是加上decoder做预测生成,这就形成了encoder-decoder架构,如下所示 Class...
个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
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...
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...
Encoder-Only架构的大模型有谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4等。其中,BERT是基于Encoder-Only架构的预训练语言模型。GLM4是智谱AI发布的第四代基座大语言模型,该模型在IFEval评测集上,在Prompt提示词跟随(中文)方面,GLM-4达到了GPT-4 88%的水平。
AI的未来,我们为什么需要更灵活的计算?:encoder-only/decoder-only/encoder-decoder,并聊聊他们的问题和发展方向美国的牛粪博士 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 5217 2 04:08 App CVPR2025 吐槽大会:你的审稿人到底懂不懂AI?欢迎聊聊你的cvpr投稿经历,让我们一起成长。 378 0 04:45 App ...
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 ...
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...