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...
本系列教程将会持续更新(^_^),系统性讲解LLM的理论,并帮助大家从代码层面理解LLM,PDF版本会同步更新在我的GitHub上。 Encoder-Decoder 架构 Encoder-Decoder架构是一种强大的神经网络模型,主要用于处理序列到序列(Sequence to Sequence, Seq2Seq)任务,如机器翻译、文本摘要等。它在Encoder-only架构的基础上引入了Decode...
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...
LLM 学习(二 完结 Multi-Head Attention、Encoder、Decoder) 原视频链接 Self-Attention (自注意力机制) 这段内容主要介绍了 Transformer 的整体结构,要点如下: 结构:图中为论文里 Transformer 的内部结构图,左侧是 Encoder block(编码器模块),右侧是 Decoder block(解码器模块) 。
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。
NVIDIA recently announced that NVIDIA TensorRT-LLM now accelerates encoder-decoder model architectures. TensorRT-LLM is an open-source library that optimizes…
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) decoder-only architecture based Mistral-7bInstruct (Jiang et al., 2023) with 7 billi...
LLM 101: 一起入门大语言模型 / Winter 2024 第二章 Transformer模型 第三节 编程实践 这一章主要掌握两个模型结构:RNN Encoder-Decoder with Attention和Transformer 1) RNN Encoder-Decoder with Attention 2) The Annotated Transformer 3). 基于OpenNMT和Transformer训练翻译模型 4) 非代码:斯坦福CS224N 作业4 ...