Encoder-only (BERT) 虽然GPT1出现的时间比BERT早,但BERT的影响力貌似更大一下,所以我们以BERT为引子介绍transformer的基本结构 gemm-like算子 宏观上看BERT的结构非常简单,Base和Large模型分别由基础的transformer block重复12次和24次组成 BERT-base和BERT-large transformer block详细结构网上资料很多,这里尝试从数据流...
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,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...
"Encoder-Only"结构通常指的是仅包含编码器组件的神经网络架构，如BERT。这种架构设计优于理解和处理输入...
目前基于Enodee-only的结构主要用于编码信息,而不太适合于生成式的任务。但是Enodee-only结构也是可以进行生成式任务的,其做法很简单,就是将最后一个token进行mask即可。但这么做会存在一些问题: 模型很少有针对性的在训练阶段进行最后一个token的mask,因此在inference的时候会出现和训练时候不一致的情况,导致泛化能力...
Transformer Decoder only 架构和Transformer encoder only架构,心路历程:复现Transformer架构主干网络过程中,感受颇多,以前只是使用相关衍生模型,但是,从来没有深入的研究过Transformer架构的细节处理工作,这几天真的是成长了。这两年第三次复现作者论文,内心感受颇
在自然语言处理(NLP)的广阔领域中,Encoder-Decoder和Decoder-Only模型作为两种重要的神经网络架构,各自扮演着不可或缺的角色。本文将从模型结构、应用场景及技术优势三个方面,对这两种模型进行深度解析。 一、模型结构差异 Encoder-Decoder模型: 结构概述:Encoder-Decoder模型由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder...
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。
encoder : 我们叫做编码器，它的使命是把一句话变成机器能够听懂的语言，文本转张量形式，代表作就是bert...
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...