Encoder-only Encoder-Decoder Decoder-only 最近这段时间一直在研究这个大模型的能力到底来源于哪里?对于大模型的是否智能?有像图灵奖得主Yann LeCun这样持反对意见的,也有图灵奖得主Hinton持支持意见的,作为一名从业人员,我们先从模型架构的角度来解剖大模型,看看大模型到底是什么样的?目前大模型基于Transformer,Transform...
Decoder-Only GPT系列 文本生成、机器翻译 生成能力强,擅长创造性写作 无法直接处理输入编码 Encoder-Only BERT系列 文本分类、情感分析 语义理解能力强,处理速度快 无法生成输出序列 Encoder-Decoder T5、盘古NLP 机器翻译、对话生成 能处理输入输出不一致的任务 模型复杂度高,计算资源消耗大 五、结语 大语言模型的三大...
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...
NLP大模型领域算是天下三分，以bert为代表的encoder-only模型依然强势，以T5为代表的encoder-decoder模型...
encoder- decoder、encoder-only、decoder-only都是Transformer系列模型,代表模型分别是T5、BERT、GPT,他们的原理可以参考Transformer模型及其变种(BERT、GPT)这个文章,至于为什么大模型倾向于decoder-only,主要有以下几个点: 从任务角度回答: 目前的大模型应该说是生成式大模型,主要是以序列生成为目标和主要场景,这对于BER...
由Transformer论文衍生出来的大语言模型,主要有三条技术路线。 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。
单向或双向上下文理解：在Encoder-Only模型中，每个词的表示是基于其上下文来编码的，这对于理解输入文本...
1. Transformer架构已经成为深度学习领域的热点，特别是在大型语言模型（LLM）的设计中。2. LLM领域目前主要关注三种模型设计：encoder-only、encoder-decoder和decoder-only。BERT引领了encoder-only的风潮，但随着GPT3的推出，decoder-only和encoder-decoder的设计开始受到更多关注。3. GPT3的成功在于其强大的...
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...
Transformer 架构最初是为机器翻译等序列到序列任务而设计的,但 encoder 和 decoder 块很快就被改编为独立模型。尽管现在有数千种不同的 Transformer 模型,但大多数属于以下三种类型之一: (1)Encoder-only 这些模型将文本输入序列转换为丰富的数字表示,非常适合文本分类或命名实体识别等任务。BERT(Bidirectional Encoder ...