一、前言 Transformer 的三大变体:Decoder-Only 专注生成文本,Encoder-Only 擅于分析文本,Encoder-Decoder 融合编解码实现文本生成和文本分析。 蓝色分支Decoder-Only 模型:随着时间的推移,越来越多的 Decoder-Only 模型被推出,如LLama、GPT等,显示了这一分支的活跃度和发展势头。 粉色分支 Encoder-Only 模型:这些模型主...
总之，Decoder-Only Transformer架构在生成式任务中展示了显著的优势，特别是在处理长序列数据、提高生成效率和减少计算资源方面。这种架构的简洁性和灵活性使其在自然语言处理领域中越来越受欢迎。
本文是理解Decoder-Only Transformer架构的工作机制的一些零碎笔记。完整的原理、模块、公式解读,网上已经有大量的文章了。 引言 近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了突破性进展。这些模型不仅能够生成流畅的文本,还能理解复杂的语言指令,完成各种...
Transformer Decoder-Only架构主要由Self-Attention机制、Multi-Head Attention机制和Feed Forward Network机制组成。这些模块通过堆叠和链接形成了一个端到端的解码器结构。 在Self-Attention机制中,解码器能够对输入序列中的不同位置进行自我关注,从而捕捉局部和全局之间的依赖关系。Multi-Head Attention机制通过多个并行的自...
【AI大模型】Transformer 三大变体之Decoder-Only模型详解 一、前言 Transformer 的三大变体:Decoder-Only 专注生成文本,Encoder-Only 擅于分析文本,Encoder-Decoder 融合编解码实现文本生成和文本分析。 蓝色分支 Decoder-Only 模型:随着时间的推移,越来越多的 Decoder-Only 模型被推出,如 LLama、GPT 等,显示了这一分支...
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...
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...
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。
原因3. 训练目标已经奠定了模型能力上限第一个是预训练的难度上讲，Casual decoder这种架构预训练时每个位置所能接触的信息比其他架构少，要预测下一个token难度更高，当模型足够大，数据足够多的时候，能学习通用表征的上限更高；与此同时，Casual decoder这种架构具有隐式的位置编码功能 ，打破了transformer的位置不...
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. AI检测代码解析 class Embedding(nn.Module): ...