开篇大家好,我是小A。今天给大家带来本系列的第二篇内容,主要介绍LLM基座模型里常见的3种transformer架构,encoder-only,encoder-decoder和decoder-only NLP任务速览在深入介绍LLM网络结构之前,我们先简单了解…
三、Encoder-Decoder架构 3.1 定义与特点 Encoder-Decoder架构同时包含编码器和解码器部分,也被称为序列到序列(Seq2Seq)架构。这种架构能够处理输入和输出序列长度不一致的任务,如机器翻译、对话生成等。 3.2 工作原理 Encoder-Decoder架构首先通过编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息;然后,解码器根据编码结果...
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...
[ai笔记13] 大模型架构对比盘点:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder,最近看完《这就是chatgpt》对于大语言模型的三种架构演进图印象颇深,今日就专题盘点一下三种大模型架构理论,同时做一个简单对比。
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。
在这种情况下，Encoder用于捕获输入序列的信息，而Decoder则负责生成与输入序列相关的输出序列。在这种结构...
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。
实际上,decoder-only 架构和 encoder-only 架构的应用程序之间的区别有点模糊。例如,GPT 系列中的纯 decoder 模型可以为翻译等任务做好准备,这些任务通常被认为是序列到序列的任务。类似地,像 BERT 这样的纯 encoder 模型可以应用于通常与 encoder-decoder 或纯 decoder 模型相关的摘要任务。
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