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...
搞清楚了Bert原理,那为什么说BERT属于Encoder-only模型? 很简单,因为它只使用了Transformer模型中的编码器部分,而没有使用解码器。在Transformer模型中,编码器负责将输入序列转换为上下文感知的表示,而解码器则负责生成输出序列。BERT使用了编码器。只使用编码器最主要的原因:BERT的预训练目标是通过掩盖部分输入来预测其他...
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...
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...
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。
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...
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...
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 模型在粉色分支, encoder-decoder 模型在绿色分支。 模型在时间线上的垂直位置表示它们的发布日期。 开源模型由实心方块表示,而闭源模型由空心方块表示。 右下角的堆积条形图显示了各公司和机构的模型数量。 从时间轴上,我们可以看到: 2021年前当 OpenAI 决定在 GPT 系列中采用 Decoder-Only 架构时,他...
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,Encoder-Decoder架构在...