Decoder-Only Transformer架构源于2017年提出的原始Transformer模型[1],但通过去除编码器部分,专注于解码过程,实现了更高效的训练和推理。这种架构在大规模预训练和下游任务适应方面表现出色,成为了当前LLMs的主流选择。 本文旨在了解Decoder-Only Transformer架构,探讨其工作原理、核心组件、应用案例以及未来发展方向。我们将...
6. 减少内存占用- 显存优化：由于模型结构简化，Decoder-Only模型在训练和推理过程中占用的显存更少，这在处理大规模数据集时尤为有用。
由于transformer的attention本身对token的位置是无感的,但是LM中的token是有序的,因此需要把位置信息植入transformer结构,这个就是位置编码的作用。早期位置编码用的是绝对编码方案,就是对每个token位置赋予一个静态唯一的向量描述,例如三角式位置编码和可学习位置编码 原始transformer(attention is all you need)里面用的是...
1 Transformer结构https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/Transformer一个巨大的优点是:模型在处理序列输入时,可以对整个序列输入进行并行计算,不需要按照时间步循环递归处理输入序列。1.1 Transformer宏观结构Transformer可以看作是seq2seq模型的一种,对比之前的RNN,只是将Encode Transformer ViTAR: Vision Trans...
在GPT这类模型中，使用的是Decoder-only架构。这意味着模型只包含Transformer的Decoder部分。在这种架构中...
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...
主要区别如下：1、结构：Encoder-Decoder Transformer包含编码器和解码器两个部分，而Decoder-Only ...
如下图所示,与 Transformer 相比,YOCO 大幅度降低了 GPU 内存占用,且 YOCO 的内存消耗随上下文长度增加,增长幅度很小。 例如,在 1M 长度下,整体推理内存使用量仅为 12.4GB,而传统的 Transformer 则占用了 9.38 倍的 GPU 内存。 下面展示了 token 的 KV 缓存对 GPU 内存的占用情况。
《Decoder Only 的 Transformer 架构有什么优势?》Decoder-Only 的 Transformer 架构在自然语言处理领域中逐渐流行起来,尤其是在生成式任务中。这种架构相比传统的Encoder-Decoder Transformer架构有一些独特的O网页链接 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间...
Causal decoder-only transformer是一种只包含解码器的transformer模型,其结构如下: 1.输入嵌入(Input Embedding):输入嵌入将输入序列中的每个词转换成固定长度的向量表示,这些向量在模型训练中会被调整,使得最终模型的输出尽可能接近标准答案。对于自然语言处理任务,通常会使用预训练的词向量来初始化输入嵌入。 2.解码器...