Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder三种架构各有千秋,它们在设计上各有侧重,适用于不同的任务和场景。在选择合适的架构时,需要根据具体任务的需求和限制进行综合考虑。无论是生成任务还是理解任务,亦或是复杂的序列转换任务,这三种架构都能提供有效的解决方案。希望本文能够帮助读者更好地理解这三种架构的基本...
Encoder-Only 架构适用于文本分类和情感分析等任务,其前景主要取决于其在这些任务中的性能和准确性。Decoder-Only 架构适用于文本生成和机器翻译等任务,其前景主要取决于其生成文本的质量和多样性。Encoder-Decoder 架构适用于机器翻译和对话生成等任务,其前景主要取决于其在这些任务中的性能和准确性。 总的来说,这三种...
总的来说,encoder-only类型的更擅长做分类;encoder-decoder类型的擅长输出强烈依赖输入的,比如翻译和文本总结,而其他类型的就用decoder-only,如各种Q&A。虽然encoder-only没有decoder-only类型的流行,但也经常用于模型预训练 Encoder-only架构的LLMs更擅长对文本内容进行分析、分类,包括情感分析,命名实体识别。这里以Bert...
Only-decoder架构则仅使用解码器生成输出序列，不涉及编码的过程。 需要根据具体的任务和应用场景，选择适合的架构来进行推理。不同架构的设计考虑了不同的需求和限制，可以根据具体情况选择合适的架构进行推理。 以上就是encoder-decoder、only-encoder、only-decoder三种架构的推理过程，希望能帮到你。
在深度学习和自然语言处理(NLP)领域,模型架构可以大致分为三种类型:Encoder-only、Decoder-only 和 Encoder-Decoder。这些架构各有其特点、优势和应用场景。以下是对这三种模型的比较和当前的趋势分析: 1. En…
3.效果：decoder-only的zero-shot能力更强，这一点非常重要。4.效率：decoder-only效率更高，相当于编...
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。
此外，decoder-only模型在预训练和下游任务的统一处理上展现出更大的灵活性，符合简洁即美的原则。理论上，decoder的attention矩阵具有更好的秩性质，有利于模型的表达能力。同时，decoder-only架构在理论与实践上均显示出了优于encoder-only模型的特性。综上所述，decoder-only架构因其简洁性、高效性、效果...
理论上的完整性：解码器的结构理论上支持更为完整的序列处理。 潜力无限：有理由相信，未来Decoder-only可能逐步取代encoder-decoder的某些应用场景。在深入研究中，我们看到了如下的观点和实例：知乎讨论：深入探讨了Decoder-only的优势与挑战，链接在这里[(知乎讨论)](https://www.zhihu.com/question...