开篇大家好,我是小A。今天给大家带来本系列的第二篇内容,主要介绍LLM基座模型里常见的3种transformer架构,encoder-only,encoder-decoder和decoder-only NLP任务速览在深入介绍LLM网络结构之前,我们先简单了解…
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...
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...
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...
本文深入探讨了Encoder-Decoder与Decoder-Only两种神经网络模型的结构差异、应用场景及技术优势,帮助读者理解两者在自然语言处理中的不同角色与贡献。
[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。
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。
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。
Decoder为主： 当任务主要关注生成新的输出序列时，可以选择以Decoder为主的模型。例如，在语言建模任务中...
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...