另一个是T5的论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》都拼了老命证明Encoder-Decoder架构相比于Decoder-only的优势，但是它们遭人诟病的在于，这两篇论文的模型尺度都还不算大，以及多数的LLM确实都是在做Decoder-only的，所以这个优势能否延续到更大尺度的LLM以及...
以及多数的LLM确实都是在做Decoder-only的，所以这个优势能否延续到更大尺度的LLM以及这个优势本身的缘由...
这种架构使得LLM能够更好地理解和生成自然语言文本,无论是语法、语义还是语境层面都能达到较高的准确度。这使得Decoder-only架构的LLM在对话生成、文本创作等任务中表现出色。 4. 预训练效率高 在预训练阶段,Decoder-only架构的LLM可以利用大规模的无监督文本数据进行高效预训练。这种预训练方式不仅提高了模型的泛化能力...
简介:本文探讨了大型语言模型(LLM)普遍采用Decoder-only架构的原因,包括减少计算资源需求、高效捕捉上下文信息、提升模型可解释性和泛化性能等优势。同时,介绍了百度智能云一念智能创作平台,该平台提供基于Decoder-only架构的先进模型,助力自然语言处理任务。 千帆应用开发平台“智能体Pro”全新上线 限时免费体验 面向慢思考...
”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的双向...
使用解码器实现语音翻译，字节跳动提出基于LLM的新范式PolyVoice 机器之心专栏 作者：董倩倩 近年来，大规模语言模型（LLMs）建模在 NLP 领域取得了许多突破，特别是 ChatGPT 的成功，正引领大家迈入一个新的 AI 时代。截止目前，基于 encoder-decoder 框架的模型在语音处理任务中仍占主导地位，而基于语言模型（LM）...
LLM 采用 Decoder only 架构原因 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...
LLM 是“Large Language Model”的简写，目前一般指百亿参数以上的语言模型，主要面向文本生成任务。跟小尺度模型（10 亿或以内量级）的“百家争鸣”不同，目前 LLM 的一个现状是 Decoder-only 架构的研究居多，除了像 OpenAI 一直坚持 Decoder-only 的 GPT 系列，即便是 Google 这样的公司，也为Decoder-only 的...
LLM 是“Large Language Model”的简写,目前一般指百亿参数以上的语言模型,主要面向文本生成任务。跟小尺度模型(10 亿或以内量级)的“百花齐放”不同,目前 LLM 的一个现状是 Decoder-only 架构的研究居多,像 OpenAI 一直坚持 Decoder-only 的 GPT 系列就不说了,即便是 Google 这样的并非全部押注在 Decoder-only...
这篇论文中有个现代大型语言模型(LLM)的演变树,可以看出:同一分支上的模型关系更为紧密。 图说明: 基于Transformer 模型以非灰色显示: decoder-only 模型在蓝色分支, 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。