Encoder-only是以Bert为代表的模型及其衍生优化版本为主,那就以Bert为例来学习Encoder-only架构;BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种在自然语言处理(NLP)领域引起巨大轰动的预训练语言模型,由Google于2018年提出。其核心原理是结合了Transformer架构和双向语言模
Encoder-Only架构利用编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息。在BERT模型中,采用双向注意力机制,能够同时关注序列中的前后词语,从而获得更全面的上下文理解。此外,BERT还使用掩码语言模型(Masked Language Model, MLM)进行训练,提高了模型的泛化能力。 优点与局限: 优点:适用于理解任务,能够捕捉丰富的上下文信息,...
导入基本库,如torch、transformers和pprint,用于加载模型和运行推理。 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM model_id = "answerdotai/ModernBERT-base" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_id) text = "The capital of ...
Decoder-Only架构的大模型的代表有GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等。这类模型采用预测下一个词进行训练,常见下游任务有文本生成、问答等,因此被称为ALM(Autoregressive Language Model)。 国内采用Decoder-Only架构研发的大模型有妙想金融大模型、XVERSE-13B大模型等。其中,妙想金融大模型是东方财富旗下自主研发的金融行业...
实际上,decoder-only 架构和 encoder-only 架构的应用程序之间的区别有点模糊。例如,GPT 系列中的纯 decoder 模型可以为翻译等任务做好准备,这些任务通常被认为是序列到序列的任务。类似地,像 BERT 这样的纯 encoder 模型可以应用于通常与 encoder-decoder 或纯 decoder 模型相关的摘要任务。
Transformer 的三大变体:Decoder-Only 专注生成文本,Encoder-Only 擅于分析文本,Encoder-Decoder 融合编解码实现文本生成和文本分析。 人工智能 transformer 语言模型 LLM ai 3. 为什么采用Decoder-only架构? 为什么采用Decoder-only架构?主要原因:参数效率更高:只需要一个组件而不是完整的Encoder-Decoder自回归生成更自然...
主流开源大语言模型主要基于decoder-only架构或其变种,encoder-decoder架构仍待研究。 许多中文开源指令数据集是由ChatGPT生成或从英文翻译而来,存在版权和质量问题。 为填补这些空白,该工作: 采用了非对称的编码器-解码器架构(浅编码器,深解码器),融入UL2多任务训练、长度适应训练和双语Flan训练三个阶段。
The Encoder site, will be better than the original encoder, the new encoder will be in charge of managing a media encoding queue. You can download the encoder here:https://github.com/WWBN/AVideo-Encoder. but to install it you will need ssh access to your server, usually only VPS server...
The use of SWA also affects the training process, which is difficult to determine towards the global optimum, so that the model with the SWA scheme can be more robust by averaging the local optimum. Post-processing only fills the hole by cleaning the messy segmentation results. With FITH post...
Decoder-only 最后我们来看一下当今红得发紫紫得发黑的decoder-only家族,明显可以看到也是枝繁叶茂最为粗壮的一支。该家族的大模型种类非常多,本文更多是侧重是LLM基座模型相关的内容,所以指令微调、奖励模型(Reward Model)和RLHF相关的将在下一篇“ChatBot是怎么炼成的?”中展开。