Encoder-only架构基于双向编码模型,采用了Transformer架构中的编码器部分。虽然不直接生成文本,但其产生的上下文嵌入对深入理解输入文本的结构和含义至关重要。这些模型在需要深度理解和复杂推理的NLP任务中展现出卓越能力。目前,BERT及其变体(如RoBERTa、ALBERT等)都是基于Encoder-only架构的主流大语言模型。 BERT语言模型 ...
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...
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...
个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
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。
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。
• 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。
本课程是浙江大学《大模型原理与技术》视频课程的第二章的第一节,将对经典的基于Encoder-only架构的大语言模型Bert, Roberta, Albert展开介绍。本部分内容对应浙江大学开源教材《大模型基础》的2.3节。开源教材可以从 大家可以从Github链接 https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs 上进行下载。
Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in various tasks, including Multiple-Choice Question Answering (MCQA) evaluated on benchmark datasets with few-shot prompting. Given the absence of benchmark Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) datasets on ...
1、Decoder-Only 模型 Decoder和Encoder结构之间有什么区别?关键区别在于输入注意力是否(因果)被掩码mask掉。Decoder结构使用的是基于掩码mask的注意力。 设想我们有一个输入句子,“I like machine learning.”。对于基于掩码的因果注意力层来说,每个单词只能看到它的前一个单词。例如对于单词 "machine"来说,解码器只能...