总结一下,本文主要介绍了LLM基座模型里常见的3种transformer架构,encoder-only,encoder-decoder和decoder-only。提及的模型组件包括 Norm位置3种: Post-Norm,Pre-Norm和Sandwich-Norm Norm方法3种: LayerNorm, DeepNorm和RMSNorm 激活函数3种: GeLU, GeGLU和SwiGLU PE方法6种: Fixed Absolute, Learned Absolute, Fi...
搞清楚了Bert原理,那为什么说BERT属于Encoder-only模型? 很简单,因为它只使用了Transformer模型中的编码器部分,而没有使用解码器。在Transformer模型中,编码器负责将输入序列转换为上下文感知的表示,而解码器则负责生成输出序列。BERT使用了编码器。只使用编码器最主要的原因:BERT的预训练目标是通过掩盖部分输入来预测其他...
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 Transformer架构 # 学习实现Transformer架构的指南Transformer是一种强大的神经网络架构,广泛应用于自然语言处理(NLP)和其他领域。它由Vaswani等人在201...
Second, we propose an encoder-only Transformer module (E-OTM) to achieve a global representation of features by exploiting deformable multi-head self-attention (DMHSA). Furthermore, we design a Transformer block residual structure (TBRS) in the E-OTM, which refines the output features of the...
另外一点就是decoder-only架构支持KVCache的复用,这在推理任务可以节省计算量,提高推理速度,而其他架构无法做到。 Multi-Head Attention 在《大语言模型(4)–Transformer: 嵌入表示层》中已经提到,文本序列会被嵌入表示层embedding成向量,作为注意力层的输入,这其实也是解码器encoder的输入。
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。
第一个基于 Transformer 架构的 encoder-only 模型是 BERT。encoder-only 模型仍然主导着 NLU(Natural Language Understanding)任务(例如文本分类、命名实体识别和问题解答)的研究和行业。接下来简单介绍一下 BERT 模型及其变体: 1. BERT BERT 的预训练目标有两个:预测文本中的 mask token;确定一个文本段落是否紧跟着...
Transformer模型是典型的Encoder-Decoder架构,它在机器翻译、文本摘要等领域取得了显著成效。 四、对比与总结 架构类型核心特点优势应用场景 Decoder-Only 仅含解码器 计算高效、内存占用少、泛化能力强 文本生成、对话系统 Encoder-Only 仅含编码器 处理高效、灵活性高 文本分类、情感分析 Encoder-Decoder 编码器和解码...
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...
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。