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...
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...
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...
2.4 为什么现在的LLM都是decoder-only架构 decoder-only架构的预训练任务难度更高:decoder-only模型采用因果语言建模,只能获得前向信息进行预测,相比其他架构,接触的信息更少,预测难度更高;在模型和数据量足够大时,更有可能学习到通用的表征;由于现实世界大部分文本数据都是无标签的,decoder-only的自监督预训练方法正好...
这个没有统一答案、却又对LLM的发展极其重要的问题，在24届算法岗面试热度颇高，我找工作的一路上就被...
近年来,随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,大语言模型(Large Language Model, LLM)已成为研究热点。在众多LLM架构中,Decoder-only架构以其独特的优势脱颖而出,成为当前的主流选择。本文将从多个角度解析Decoder-only架构受青睐的原因,并探讨其在实际应用中的价值。 一、Decoder-only架构简介 Decoder-only架构,顾名...
众所周知,目前主流的 LLM,都是基于 Causal Attention 的 Decoder-only 模型(对此我们在《为什么现在的LLM都是Decoder-only的架构?》也有过相关讨论),而对于 Causal Attention,已经有不少工作表明它不需要额外的位置编码(简称 NoPE)就可以取得非平凡的结果。然而,事实是主流的 Decoder-only LLM 都还是加上了额外的位...
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）...
众所周知,目前主流的 LLM,都是基于 Causal Attention 的 Decoder-only 模型(对此我们在也有过相关讨论),而对于 Causal Attention,已经有不少工作表明它不需要额外的位置编码(简称 NoPE)就可以取得非平凡的结果。然而,事实是主流的 Decoder-only LLM 都还是加上了额外的位置编码,比如 RoPE、ALIBI 等。
先来个结论:Decoder-Only相对于其它二者的优点,是条件信息和生成信息之间更加对齐,GAP更小,因此更容易训练。但我还是澄清我的观点,容易训练不代表最终表现会更好,因此,不代表其它架构没有研究的价值,甚至一定程度上还可以说它们潜力更大。 且听笔者细细道来。 首先需要知道一点就是目前的自回归生成文本的应用场景都...