搞清楚了Bert原理,那为什么说BERT属于Encoder-only模型? 很简单,因为它只使用了Transformer模型中的编码器部分,而没有使用解码器。在Transformer模型中,编码器负责将输入序列转换为上下文感知的表示,而解码器则负责生成输出序列。BERT使用了编码器。只使用编码器最主要的原因:BERT的预训练目标是通过掩盖部分输入来预测其他...
用更多的数据训练更小网络,例如用1T的token训练7B的模型和13B模型,用1.4T的token训练33B和65B模型。这一点是参考了Chinchilla的结论。 网络结构也是decoder-only的方式,跟GPT3相比异同如下 使用了SentencePiece实现的PBE的编码方式 使用了PreNorm,这样收敛稳定一些。同时用RMSNorm,就是LayerNorm里面没有减均值项和beta项...
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...
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、信息抽取和问答系统等。由于缺少解码器部分,这些模型无法直接生成输出序列,但它们在处理速度和语义理解能力方面具有显著优势。以BERT为例,它通过提出掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)两种预训练任务,成功学习到了文本的上下文表示,为下游任务提供了强...
Encoder-Only架构,也称为单向架构,仅包含编码器部分。它主要用于处理那些不需要生成输出序列的任务,如文本分类、情感分析等。Encoder-Only架构的代表模型包括BERT、RoBERTa和ALBERT等。 2.2 工作原理 Encoder-Only架构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。由于缺少解码器部...
1、Decoder-Only 模型 Decoder和Encoder结构之间有什么区别?关键区别在于输入注意力是否(因果)被掩码mask掉。Decoder结构使用的是基于掩码mask的注意力。 设想我们有一个输入句子,“I like machine learning.”。对于基于掩码的因果注意力层来说,每个单词只能看到它的前一个单词。例如对于单词 "machine"来说,解码器只能...
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Claude为代表。 从2017年发展到现在,基本可以判定Decoder-Only路线胜出,并不是说另外两条路线做不出大语言模型,而是GPT的碾压...
https://www.kaggle.com/c/demand-forecasting-kernels-only 编辑:于腾凯 校对:林亦霖 关于我们 数据派THU作为数据科学类公众号,背靠清华大学大数据研究中心,分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识,努力建设数据人才聚集平...
第一个基于 Transformer 架构的 encoder-only 模型是 BERT。encoder-only 模型仍然主导着 NLU(Natural Language Understanding)任务(例如文本分类、命名实体识别和问题解答)的研究和行业。接下来简单介绍一下 BERT 模型及其变体: 1. BERT BERT 的预训练目标有两个:预测文本中的 mask token;确定一个文本段落是否紧跟着...
建议的训练目标是联合训练生成器和鉴别器。我们尝试使用以下两个阶段的培训程序: 1.Train only the generator with LMLMLMLM for nn steps. 2. Initialize the weights of the discriminator with the weights of the generator. Then train the discriminator with LDiscLDisc for nn steps, keeping the generator...