大模型结构 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...
Encoder-Only架构的大模型有谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4等。其中,BERT是基于Encoder-Only架构的预训练语言模型。GLM4是智谱AI发布的第四代基座大语言模型,该模型在IFEval评测集上,在Prompt提示词跟随(中文)方面,GLM-4达到了GPT-4 88%的水平。 2 Decoder-Only架构 Decoder-Only 架构,也被...
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...
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,我们先简单了解一下NLP (Natural Language Processing)都包含了哪些任务。主要包含3大类任务 自然语言理解任务(NLU, Natural Language Understanding)。
与Decoder-Only架构不同,Encoder-Only架构专注于理解和分析输入的信息,而不是创造新的内容。这一架构的代表模型包括BERT、RoBERTa和ALBERT等。它们通过编码器对输入文本进行编码,提取其特征和语义信息,然后将这些信息用于后续的处理任务。 Encoder-Only架构在理解和分类任务中表现出色,如文本分类、情感分析、信息抽取和问答...
在探索基于Transformer的大语言模型时,我们发现了三种主要的架构:Encoder-only Model、Encoder-Decoder Model和Decoder-only Model。它们的主要区别在于模型的输出是文本还是Embedding。后两者需要通过改变模型结构来适应不同的下游任务。今天,我们来深入探讨Encoder-only Model,特别是它的代表作——BERT。
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。
另外一点就是decoder-only架构支持KVCache的复用,这在推理任务可以节省计算量,提高推理速度,而其他架构无法做到。 Multi-Head Attention 在《大语言模型(4)–Transformer: 嵌入表示层》中已经提到,文本序列会被嵌入表示层embedding成向量,作为注意力层的输入,这其实也是解码器encoder的输入。
大模型架构之争：Transformer的Encoder与Decoder之差异解析 Transformer架构的崛起，已经超越了CNN、RNN、LSTM和GRU的传统界限，引发了深度学习领域的广泛关注。如今，LLM领域正围绕encoder-only、encoder-decoder与decoder-only三种设计展开激烈的讨论。BERT曾引领encoder-only的热潮，然而，T5和GPT系列，特别是GPT...
【浙江大学-大模型原理与技术】2-1 基于Encoder-only架构的大语言模型 毛玉仁 1398 0 一键部署本地私人专属知识库,开源免费!可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型! 机器学习吴恩达 2.8万 90 B站首推!2025最新版大模型AI Agent入门到精通实战教程!手把手带你结合企业级项目实战完成一套完整的AI...