蓝色分支,Decoder-only框架(也叫Auto-Regressive),典型代表如GPT系列/LLaMa/PaLM等 Harnessing the Power of LLMs in Practice 刚听这三种框架名称可能会有点懵逼,不用担心,先感性认识一下。如下所示 横轴代表了输入token,纵轴代表相对应每个位置的输出token 左图为encoder-only,输出token都能看到所有输入token。例如...
在自然语言处理(NLP)领域,大语言模型(LLM)正以前所未有的速度推动着技术的边界。作为LLM的核心,其架构的选择对模型性能和应用效果至关重要。本文将简明扼要地介绍Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder这三种主流架构,并通过实际应用案例和生动的语言,帮助读者更好地理解这些复杂的技术概念。 一、Decoder-Only架...
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...
Google在T5和UL2两篇论文中做了较为充分的对比实验,结果均体现出了Encoder-Decoder架构相比于Decoder-only的优势,但由于从LLM的角度看这两篇论文的模型尺度都还不算大,以及多数的LLM确实都是在做Decoder-only的,所以这个优势能否延续到更大尺度的LLM以及这个优势本身的缘由,依然都还没有答案。 从上表可以看出,其实...
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
大语言模型(LLM)的三条技术路线 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。
对于LLM，首先排除encoder-only，原因主要有两点：生成能力天生不足；繁琐的任务头不够优雅；其中第一点就...
• encoder only,常用于分类/回归任务,比如文本分类 • decoder only,多用于生成任务,比如文本生成等等。 现在的LLM大多都是(仅)decoder only架构,代表就是GPT系列。至于原因,主要有两点: 从现有的研究来看,decode only在各种零样本[1]/少样本[2]的任务中泛化能力最好。
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...
only LLM into a strong text encoder. LLM2Vec consists of three simple steps: 1) enabling bidirectional attention, 2) masked next token prediction, and 3) unsupervised contrastive learning. We demonstrate the effectiveness of LLM2Vec by applying it to 4 popular LLMs ranging from 1.3B to 8B ...