GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列模型是最典型的 Decoder-only 网络的例子,今天来梳理下Decoder-only 网络和Encoder-Decoder(编码器-解码器)架构之间的区别,并澄清它们各自适用的任务。 编码器-解码器架构 编码器-解码器架构(如标准的 Transformer)由两个主要部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。
针对encoder-decoder、only-encoder、only-decoder三种架构,它们在推理过程中的不同步骤和方式如下: 1.Encoder-Decoder架构: -输入序列通过编码器(Encoder)进行编码,生成一个上下文向量或隐藏状态。 -上下文向量被传递给解码器(Decoder),并作为其初始状态。 -解码器根据上下文向量和已生成的部分输出,逐步生成目标...
一、Decoder-Only架构 1.1 定义与特点 Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,其核心在于仅包含解码器部分。这种架构的模型擅长于从输入中生成连续的输出序列,如文本生成、机器翻译等。Decoder-Only架构的代表模型包括GPT系列、LLaMA、OPT和BLOOM等。 1.2 工作原理 Decoder-Only架构通过解码器直接处理输入,并基于先前的输...
Decoder-Only模型通过其单向注意力机制和自回归生成方式,非常适合处理这类任务。 参数效率与灵活性:Decoder-Only模型在参数效率上通常优于Encoder-Decoder模型,因为它不需要同时训练两个模块。此外,Decoder-Only模型在预训练和微调方面也更具灵活性,可以方便地应用到不同的下游任务中。 三、技术优势与限制 Encoder-Decode...
1 前言encoder- decoder、encoder-only、decoder-only都是Transformer系列模型,代表模型分别是T5、BERT、GPT,他们的原理可以参考 Transformer模型及其变种(BERT、GPT)这个文章,至于为什么大模型倾向于decoder…
国内采用Decoder-Only架构研发的大模型有妙想金融大模型、XVERSE-13B大模型等。其中,妙想金融大模型是东方财富旗下自主研发的金融行业大语言模型,目前已经覆盖了7B、13B、34B、66B及104B参数。而XVERSE-13B大模型是由前腾讯副总裁、腾讯AI lab创始人姚星创立的明星独角兽元象研发的,该模型支持40多种语言、8192上下文长...
由Transformer论文衍生出来的大语言模型,主要有三条技术路线。Encoder-Only:以 谷歌 的BERT为代表。Encoder-Decoder:以 Meta 的BART、 谷歌 的T5、清华大学的GLM为代表。Decoder-Only:以OpenAI的GPT、 谷歌 的Bard、 Meta 的LLaMA、DeepMind的Chinchilla、Anthropic的Cl
在这些任务中,理解输入的精确内容并据此生成特定的输出是非常重要的。而基于这种架构训练出来的模型,一般只能应用于某种特定的任务,比如一个专为机器翻译训练的Encoder-Decoder模型可能不适合直接用于文本摘要或其他类型的任务。 相比之下,Decoder only架构则具有更强的灵活性。基于这种架构训练得到的模型可以处理多种不同...
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 ...
encoder-decoder一般在encoder部分采用双向语言模型在decoder部分采用单向LM,而decoder-only一般采用单向LM。