Decoder-Only GPT系列 文本生成、机器翻译 生成能力强,擅长创造性写作 无法直接处理输入编码 Encoder-Only BERT系列 文本分类、情感分析 语义理解能力强,处理速度快 无法生成输出序列 Encoder-Decoder T5、盘古NLP 机器翻译、对话生成 能处理输入输出不一致的任务 模型复杂度高,计算资源消耗大 五、结语 大语言模型的三大...
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...
GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列模型是最典型的 Decoder-only 网络的例子,今天来梳理下Decoder-only 网络和Encoder-Decoder(编码器-解码器)架构之间的区别,并澄清它们各自适用的任务。 编码器-…
这些模型背后的架构是其强大功能的基石,其中Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder三种架构尤为引人注目。本文将深入探讨这三种架构的特点、适用场景以及它们各自的优势与局限。 Decoder-Only架构:创造性写作的专家 Decoder-Only架构,以其强大的生成能力而著称,是生成式任务的理想选择。这一架构的代表模型包括GPT系列...
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...
Encoder-Decoder 与 Decoder-Only 模型:使用区别 在自然语言处理(NLP)的广阔领域中,Encoder-Decoder和Decoder-Only模型作为两种重要的神经网络架构,各自扮演着不可或缺的角色。本文将从模型结构、应用场景及技术优势三个方面,对这两种模型进行深度解析。 一、模型结构差异 Encoder-Decoder模型: 结构概述:Encoder-Decoder模...
Transformer模型是典型的Encoder-Decoder架构,它在机器翻译、文本摘要等领域取得了显著成效。 四、对比与总结 架构类型核心特点优势应用场景 Decoder-Only 仅含解码器 计算高效、内存占用少、泛化能力强 文本生成、对话系统 Encoder-Only 仅含编码器 处理高效、灵活性高 文本分类、情感分析 Encoder-Decoder 编码器和解码...
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...