因为decoder-only结构模型在没有任何微调数据的情况下,zero-shot的表现能力最好;而encoder decoder则需要在一定量的标注数据上做multitask-finetuning才能够激发最佳性能。 目前的Large LM的训练范式还是在大规模语料上做自监督学习,很显然zero-shot性能更好的 decoder-only架构才能更好的利用这些无标注的数据。 大模型...
Encoder(编码器) Decoder(解码器): 输入与隐藏状态传递:在Decoder的t-1时刻,RNNs(如LSTM或GRU)输出一个隐藏状态h(t-1)。 计算Score:在t时刻,Decoder的隐藏状态h(t-1)与编码部分产生的每个时间步的隐藏状态h(s)(来自双向RNNs的拼接状态)进行计算,以得到一个Score。 计算Attention Weight:将所有计算得到的Scor...
Encoder-Decoder 从上面的图中我们可以看到Encoder-Decoder架构的模型有T5、GLM等,为了能够让更多的人看懂,我们就以清华大学的GLM为例来继续,GLM的全称基于自回归空白填充预训练框架(General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling),这个框架的思路,结合BERT的思路,从输入文本中随机地空白出连续的...
本文将深入探讨大语言模型的三大主要架构:Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder,帮助读者理解这些架构的基本原理及其在实际应用中的优势。 一、Decoder-Only架构 1.1 定义与特点 Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,其核心在于仅包含解码器部分。这种架构的模型擅长于从输入中生成连续的输出序列,如文本生成、机...
大模型时代虽然已经到来,但是Encoder-Decoder模型仍然有研究价值。首先,Encoder-Decoder模型是一种基于序列...
根据任务需求,可以选择使用Encoder、Decoder或Encoder-Decoder结构。这些不同结构对模型性能的影响主要取决...
而后基于 Encoder和Decoder,大模型的发展大致走上了两条路:一条路是舍弃Decoder部分,仅仅使用Encoder作为编码器的预训练模型,其最出名的代表就是Bert家族:另一条路,通过舍弃Encoder部分而基于Decoder部分的 GPT家族。
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. Transformer架构已经成为深度学习领域的热点,特别是在大型语言模型(LLM)的设计中。2. LLM领域目前主要关注三种模型设计:encoder-only、encoder-decoder和decoder-only。BERT引领了encoder-only的风潮,但随着GPT3的推出,decoder-only和encoder-decoder的设计开始受到更多关注。3. GPT3的成功在于其强大的...
Encoder-Decoder架构的大模型有很多,例如Google的T5模型、华为的盘古NLP大模型等。 其中,华为的盘古NLP大模型首次使用Encoder-Decoder架构,兼顾NLP大模型的理解能力和生成能力,保证了模型在不同系统中的嵌入灵活性。在下游应用中,仅需少量样本和可学习参数即可完成千亿规模大模型的快速微调和下游适配,这一模型在智能舆论...