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架构同时包含编码器和解码器部分,通常用于序列到序列(Seq2Seq)任务,如机器翻译、文本摘要等。这种架构能够同时处理输入和输出序列,实现复杂的序列转换任务。 工作原理:Encoder-Decoder架构的编码器负责将输入序列编码为固定长度的上下文向量,解码器则根据这个上下文向量生成输出序列。在Transformer模型中,编码器...
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...
decoder-only有个值得说的特点是推理可以使用KV-cache技术,原因是casual attention mask可以让历史不可改变,只需要把past的attention矩阵存下来,新来token只需要计算新的一行,列直接填充-inf即可。(当然这个也带了灾难性的低计算访存比,增加了部署加速难度) decoder-only attention mask GPT从3.5开始才真正的大放异彩,...
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。
AI的未来,我们为什么需要更灵活的计算?:encoder-only/decoder-only/encoder-decoder,并聊聊他们的问题和发展方向美国的牛粪博士 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 5217 2 04:08 App CVPR2025 吐槽大会:你的审稿人到底懂不懂AI?欢迎聊聊你的cvpr投稿经历,让我们一起成长。 378 0 04:45 App ...
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...
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
[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。
Decoder-Only(仅解码器) 1. 定义与用途 Decoder-Only模型则是指那些只包含解码器部分的模型。这类模型通常用于生成输出序列,但它们不依赖于显式的编码器来生成这个序列;相反,它们可能会从某种形式的初始状态或提示开始生成文本。 2. 常见应用 文本生成:如故事创作、对话系统、摘要生成等,其中模型根据给定的上下文或...