例如,在机器翻译中,Decoder会根据Encoder生成的源语言文本嵌入向量,逐步生成目标语言文本;在对话生成中,Decoder则会根据用户的输入和上下文信息生成相应的回复。 Encoder-Decoder混合架构 除了纯Encoder或纯Decoder架构外,还有一些LLM采用了Encoder-Decoder混合架构。这种架构结合了Encoder和Decoder的优势,先通过Encoder理解输入文...
BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)是由Meta AI研究院于2019年10月提出的Encoder-Decoder架构模型。BART通过设计多样化的预训练任务来同时提升模型在文本生成和理解任务上的表现能力。 模型结构 BART采用标准的Transformer架构,包含编码器和解码器两部分。模型提供两个版本: BART-Base: 6层编码器/解码器...
计算差异:Decoder block 的第二个 Multi - Head Attention 与第一个不同,Self - Attention 中的 K、V 矩阵并非用上一个 Decoder block 的输出计算,而是基于 Encoder 的编码信息矩阵 C 。对于 Q 矩阵,若为第一个 Decoder block,使用输入矩阵 X 计算;若非第一个,则使用上一个 Decoder block 的输出 Z 计算。
右图为encoder-decoder,前k个输出token可以看到所有k个输入token,从k+1的输出token开始只能看到历史的输入token。例如y_1能看到x_1 \sim x_3输入(y_3也可以),而y_4开始只能看到x_1 \sim x_4输入 PS: 这里为了方便理解,encoder-decoder简化使用causal with prefix示意,具体详见encoder-decoder章节 这三种结构...
在自然语言处理(NLP)领域,大语言模型(LLM)正以前所未有的速度推动着技术的边界。作为LLM的核心,其架构的选择对模型性能和应用效果至关重要。本文将简明扼要地介绍Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder这三种主流架构,并通过实际应用案例和生动的语言,帮助读者更好地理解这些复杂的技术概念。 一、Decoder-Only架...
• 两者一起使用,encoder处理输入,decoder输出,常见任务是机器翻译 • encoder only,常用于分类/回归任务,比如文本分类 • decoder only,多用于生成任务,比如文本生成等等。 现在的LLM大多都是(仅)decoder only架构,代表就是GPT系列。至于原因,主要有两点: ...
LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encoder-decoder 个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
1. 什么是Encoder-only、Decoder-Only 大模型(Large Language Model,LLM),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。而"encoder-only"和"decoder-only"是两种不同的架构,它们都基于Transformer模型,但在处理输入和生成输出的方式上有所不同。
It consists of two main components: audio encoder and large language model. QA Large Language Model We employ two types of publicly available pre-trained LLMs in our study: (1) encoder-decoder architecture based Flan-T5- XL (Chung et al., 2022) with 3 billion parameters, and (2) ...
NVIDIA recently announced that NVIDIA TensorRT-LLM now accelerates encoder-decoder model architectures. TensorRT-LLM is an open-source library that optimizes…