粉色分支,Encoder-only框架(也叫Auto-Encoder),典型代表如BERT等 绿色分支,Encoder-decoder框架,典型代表如T5和GLM等 蓝色分支,Decoder-only框架(也叫Auto-Regressive),典型代表如GPT系列/LLaMa/PaLM等 Harnessing the Power of LLMs in Practice 刚听这三种框架名称可能会有点懵逼,不用担心,先感性认识一下。如下所...
Encoder-Decoder架构同时包含编码器和解码器部分,也被称为序列到序列(Seq2Seq)架构。这种架构能够处理输入和输出序列长度不一致的任务,如机器翻译、对话生成等。 3.2 工作原理 Encoder-Decoder架构首先通过编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息;然后,解码器根据编码结果生成相应的输出序列。这种架构能够捕捉输入...
LLMs中有的是只有编码器encoder-only,有的只有解码器decoder-only,有的是2者混合 encoder decoder hybrid。三者都属于Seq2Seq,sequence to sequence。并且字面意思是虽只有编码器encoder,实际上LLMs是能decoder一些文本和token的,也算是decoder。不过由于encoder-only类型的LLM不像decoder-only和encoder-decoder那些有自...
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...
Encoder-Only 架构适用于文本分类和情感分析等任务,其前景主要取决于其在这些任务中的性能和准确性。Decoder-Only 架构适用于文本生成和机器翻译等任务,其前景主要取决于其生成文本的质量和多样性。Encoder-Decoder 架构适用于机器翻译和对话生成等任务,其前景主要取决于其在这些任务中的性能和准确性。
本文深入探讨了Encoder-Decoder与Decoder-Only两种神经网络模型的结构差异、应用场景及技术优势,帮助读者理解两者在自然语言处理中的不同角色与贡献。
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。
抛开encoder-only之后，现在只剩下encoder-decoder与decoder-only之争了。个人感觉其实这俩之间没啥好纠结...
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。
Encoder, Decoder, Encoder-Decoder 在原始的 Transformer 模型中(例如在机器翻译任务中),Encoder 和 Decoder 的注意力掩码策略有所不同,但并不是完全按照 BERT 和 GPT 的双向/单向掩码策略区分的。以下是详细解释: 1. Transformer 中的 Encoder 和 Decoder 的注意力机制...