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架构和双向语言模型预训练策略,使得模型能够更好...
decoder-only有个值得说的特点是推理可以使用KV-cache技术,原因是casual attention mask可以让历史不可改变,只需要把past的attention矩阵存下来,新来token只需要计算新的一行,列直接填充-inf即可。(当然这个也带了灾难性的低计算访存比,增加了部署加速难度) decoder-only attention mask GPT从3.5开始才真正的大放异彩,...
Encoder-Only架构,也被称为单向架构,仅包含编码器部分,没有解码器。它主要适用于理解任务,如文本分类、情感分析等。代表模型是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),通过双向注意力机制捕捉丰富的上下文信息。 工作原理: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...
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、机器翻译等。Decoder-Only架构的代表模型包括GPT系列、LLaMA、OPT和BLOOM等。 1.2 工作原理 Decoder-Only架构通过解码器直接处理输入,并基于先前的输...
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 ...
LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encoder-decoder 个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
Decoder-Only(仅解码器) 1. 定义与用途 Decoder-Only模型则是指那些只包含解码器部分的模型。这类模型通常用于生成输出序列,但它们不依赖于显式的编码器来生成这个序列;相反,它们可能会从某种形式的初始状态或提示开始生成文本。 2. 常见应用 文本生成:如故事创作、对话系统、摘要生成等,其中模型根据给定的上下文或...
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。
针对encoder-decoder、only-encoder、only-decoder三种架构，它们在推理过程中的不同步骤和方式如下： 1.Encoder-Decoder架构： -输入序列通过编码器（Encoder）进行编码，生成一个上下文向量或隐藏状态。 -上下文向量被传递给解码器（Decoder），并作为其初始状态。 -解码器根据上下文向量和已生成的部分输出，逐步生成目标...
1、Decoder-Only 模型 Decoder和Encoder结构之间有什么区别?关键区别在于输入注意力是否(因果)被掩码mask掉。Decoder结构使用的是基于掩码mask的注意力。 设想我们有一个输入句子,“I like machine learning.”。对于基于掩码的因果注意力层来说,每个单词只能看到它的前一个单词。例如对于单词 "machine"来说,解码器只能...