Decoder-only models In the last few years, large neural networks have achieved impressive results across a wide range of tasks. Models like BERT and T5 are trained with an encoder only orencoder-decoderarchitec
1、结构：Encoder-Decoder Transformer包含编码器和解码器两个部分，而Decoder-Only Transformer只包含解码器...
在自然语言处理(NLP)和深度学习领域,特别是在序列到序列(Seq2Seq)的任务中,Encoder-Decoder架构是一种常见的模型结构。这种架构通常包含两个主要部分:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。然而,根据任务需求的不同,有时我们可能只需要使用Encoder或Decoder部分,这就引出了“encoder-only”和“decoder-only”的概念。下...
encoder, decoder, input_embedded, target_embedded, generator): """ :param encoder: 编码器对象 :param decoder: 解码器对象 :param input_embedded: 编码器部分对应的经过embedding层处理过的输入对象 :param target_embedded: 解码器部分对应的经过embedding层处理过的输入对象 :param generator: 输出部分对象 "...
RAG新基座模型升级 ModernBert 自2018年Google发明BERT模型以来,大语言模型发展迅速,但encoder only分支改进较少。BERT及其变种RoBERTa主要用于编码任务,如分类、推荐等,而decoder only - 小工蚁于20241229发布在抖音,已经收获了21.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
| 前几天,亚马逊等机构人员公布的大语言模型实用指南论文做了一个这样的LLM进化图十分火爆。而作者今天再次更新了这张图,增加了其它的模型。这个图对于当前大语言模型技术总结非常清晰明了。三个树枝分别代表三类不同技术栈(Encoder-Decoder、Encoder-Only和Decoder-Only)。毫无提问Decoder-Only是目前最火热的方法(最...
从理论角度强答一波:LLM之所以主要都用Decoder-only架构,除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题,这可能会削弱模型表达能力,就生成任务而言,引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所以能够在某些场景下表现更好,大概只是因为它多了一倍参数。所以,在同等参数量...
然而,在同等参数量、同等推理成本下,Decoder-only架构通常被认为是更优的选择。此外,随着模型规模的增大和数据量的增加,Decoder-only模型能够更好地利用这些资源,并展现出更强的性能。尽管Encoder-Decoder架构在某些特定任务(如机器翻译)中仍然非常有效,但Decoder-only模型因其所提供的效率、灵活性和强大生成能力,在...
decoder only vs encoder decoderAdam和AdamW区别什么是混合精度训练 算一下对显存能减少多少占用 ZERO1 2 3TFIDF是什么国内有哪些大模型 结构是什么怎么处理AI幻觉模型训练是怎么训练的 怎么并行怎么分布式还有一些项目的细节然后就是手撕leetcode的一个中等题 五分钟解决反问什么是飞星计划? 算是一个提前批我有什么...
🔥一曲红绡不知数:前大模型时代,BERT让【预训练】和【Transformer架构】两大技术理念牢牢扎根 😭门前冷落鞍马稀:但如今在decoder-only结构为主的大模型时代,BERT这类encoder结构+MLM预训练的模型虽然还在工业界广泛使用,得到的研究关注却少了许多,大伙的记忆还停留在RoBERTa和DeBERTa这些经典的改进版 ...