下面这张图是一个大模型的一个分布树,纵轴代表大模型的发布年份和大模型输入token数,这个图很有代表性,每一个分支代表不同的模型架构,今天以图中根系标注的三大类展开:Encoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-only;我们分别来看一下这几个架构的特点和原理吧。Encoder...
Decoder-only 最后我们来看一下当今红得发紫紫得发黑的decoder-only家族,明显可以看到也是枝繁叶茂最为粗壮的一支。该家族的大模型种类非常多,本文更多是侧重是LLM基座模型相关的内容,所以指令微调、奖励模型(Reward Model)和RLHF相关的将在下一篇“ChatBot是怎么炼成的?”中展开。 GPT系列 首先来看看来自OpenAI的扛...
Figure 2: Encoder-Decoder framework (left) and Regularized Encoder-Decoder framework (right). 3.2 Regularized Encoder-Decoder Though the decoder-only Language Model (LM) is simply a decoder, it is still difficult to be compared with an Encoder-Decoder (ED) structure because this decoder handles...
Transformer是在2017年由谷歌提出的，当时应用在机器翻译场景。从结构上来看，它分为Encoder 和 Decoder ...
tensorflowglmcvaeencoder-decoder-modelgnnscanpycell-cell-interactioncell-cell-communicationsquidpy UpdatedJan 15, 2024 Python A deep generative model to predict aircraft actual trajectories using high dimensional weather data lstmgenerative-modeltrajectory-generationspatio-temporalencoder-decodertrajectory-prediction...
machine-learning deep-learning jupyter keras jupyter-notebook cnn lstm floydhub seq2seq cnn-keras encoder-decoder Updated Aug 16, 2024 HTML bentrevett / pytorch-seq2seq Star 5.4k Code Issues Pull requests Tutorials on implementing a few sequence-to-sequence (seq2seq) models with PyTorch ...
从中可以看出，fit_transform的作用相当于transform加上fit。但是为什么还要提供单独的fit呢，还是使用原来...
什么是encoder-decoder模型?就是编码-解码模型,其实是一个解决问题的框架,主要解决seq2seq类问题,Sequence在这里可以理解为一个字符串序列,当我们在给定一个字符串序列后,希望得到与之对应的另一个字符串序列,比如问答系统,比如翻译系统。 encoder-decoder模型的流程可以理解为“编码--》存储--》解码”这一流程,可以...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...
7.理论上:encoder中的自注意力网络存在着低秩问题,可能会影响模型的表达能力,而decoder的attention矩阵是个下三角矩阵,是满秩的。 8.一代新人换旧人:encoder和decoder,有没有可能只是小甜甜和牛夫人呢? 本文仅提供一些观点供大家思考和讨论,欢迎评论区留言~ 参考资料: 为什么现在的LLM都是Decoder only的架构?zhihu....