针对encoder-decoder、only-encoder、only-decoder三种架构,它们在推理过程中的不同步骤和方式如下: 1.Encoder-Decoder架构: -输入序列通过编码器(Encoder)进行编码,生成一个上下文向量或隐藏状态。 -上下文向量被传递给解码器(Decoder),并作为其初始状态。 -解码器根据上下文向量和已生成的部分输出,逐步生成目标...
三、Encoder-Decoder架构 3.1 定义与特点 Encoder-Decoder架构同时包含编码器和解码器部分,也被称为序列到序列(Seq2Seq)架构。这种架构能够处理输入和输出序列长度不一致的任务,如机器翻译、对话生成等。 3.2 工作原理 Encoder-Decoder架构首先通过编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息;然后,解码器根据编码结果...
Encoder-Decoder 从上面的图中我们可以看到Encoder-Decoder架构的模型有T5、GLM等,为了能够让更多的人看懂,我们就以清华大学的GLM为例来继续,GLM的全称基于自回归空白填充预训练框架(General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling),这个框架的思路,结合BERT的思路,从输入文本中随机地空白出连续的...
LLMs中有的是只有编码器encoder-only,有的只有解码器decoder-only,有的是2者混合 encoder decoder hybrid。三者都属于Seq2Seq,sequence to sequence。并且字面意思是虽只有编码器encoder,实际上LLMs是能decoder一些文本和token的,也算是decoder。不过由于encoder-only类型的LLM不像decoder-only和encoder-decoder那些有自...
Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,仅包含解码器部分,没有编码器。这种架构通常用于生成任务,如文本生成、对话系统等。其代表模型是GPT(Generative Pre-trained Transformer),它通过预测下一个单词来生成文本,具有自回归生成的特点。 工作原理:Decoder-Only架构的核心是自回归生成机制,即模型通过输入序列的已知部分来...
[ai笔记13] 大模型架构对比盘点:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder,最近看完《这就是chatgpt》对于大语言模型的三种架构演进图印象颇深,今日就专题盘点一下三种大模型架构理论,同时做一个简单对比。
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Cl
encoder-decoder一般在encoder部分采用双向语言模型在decoder部分采用单向LM,而decoder-only一般采用单向LM。
LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encoder-decoder 个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
零样本(zero-shot)表现更强:Decoder-only模型能够在没有额外训练的情况下展现出色的泛化能力。 效率与参数更精简:通过深度编码器与浅层解码器的组合,它在保持性能的同时减少了不必要的复杂性。 兼容性广泛:无论是生成还是理解任务,它都能灵活适应,成为多任务处理的理想选择。 预训练与应...