AI的未来,我们为什么需要更灵活的计算?:encoder-only/decoder-only/encoder-decoder,并聊聊他们的问题和发展方向美国的牛粪博士 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 5217 2 04:08 App CVPR2025 吐槽大会:你的审稿人到底懂不懂AI?欢迎聊聊你的cvpr投稿经历,让我们一起成长。 378 0 04:45 App ...
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-decoderarchitectures. These models have demonstrated near-universal state of the art performance across...
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(最右侧最粗壮的),从GPT-1开始,最近的一系列大模型都是这种架构,而BERT作为最早的transformer的Encoder- Decoder架构现在基本已经弃用了! #LLM(大...
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...
【AI大模型】Transformer 三大变体之Decoder-Only模型详解 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...
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!
主要区别如下：1、结构：Encoder-Decoder Transformer包含编码器和解码器两个部分，而Decoder-Only ...
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...