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。
2. Decoder-only Transformer在Inference时的浮点数运算次数(FLOPs) 本文依据如图1所示的GPT-1 model结构计算decoder-only transformer在Inference时的浮点数运算次数。为了方便计算,本文忽略Text&Position Embed部分的计算,直接从进入Multi-Head Attention开始。 图1 2.1 数学符号 假设一次Inference时,模型的Input为 x\in...
YOCO模型只缓存一层全局的键值对，因此与Transformer模型相比，它需要的内存约少了L（指模型的层数）倍。例如，YOCO模型可以使用1GB的GPU内存来处理128K token。而具有GQA的Transformer 65B大小模型，仅能支持1.6K token。也就是说，模型越大，YOCO可以节省更多。在预填充阶段，模型并行编码输入token。对于512K和1M长度...
Transformer架构:整体来看可以分为四个大的部分: 输入部分; 输出部分; 编码器部分(N); 解码器部分(N); 输入部分主要分为: 文本嵌入层部分:无论是源文本嵌入还是目标文本嵌入,都是为了将文本中词汇的数字表示转变为向量表示, 希望在这样的高维空间捕捉词汇间的关系. class Embedding(nn.Module): def __init__...
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。
一、引言 在NLP领域,Transformer模型的出现带来了革命性的变化,而Transformer Decoder作为其中的关键组成部分,在文本生成、机器翻译等任务中发挥着...
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...
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。 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。
《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...