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...
Encoder-only Encoder-Decoder Decoder-only 最近这段时间一直在研究这个大模型的能力到底来源于哪里?对于大模型的是否智能?有像图灵奖得主Yann LeCun这样持反对意见的,也有图灵奖得主Hinton持支持意见的,作为一名从业人员,我们先从模型架构的角度来解剖大模型,看看大模型到底是什么样的?目前大模型基于Transformer,Transform...
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。如下所示 横轴代表了输入token,纵轴代表相对应每个位置的输出token 左图为encoder-only,输出token都能看到所有输入token。例如...
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。 总的来说,这三种...
1. 什么是Encoder-only、Decoder-Only 大模型(Large Language Model,LLM),目前一般指百亿参数以上的语言模型,主要面向文本生成任务。而"encoder-only"和"decoder-only"是两种不同的架构,它们都基于Transformer模型,但在处理输入和生成输出的方式上有所不同。
"Encoder-Only"结构通常指的是仅包含编码器组件的神经网络架构，如BERT。这种架构设计优于理解和处理输入...
从2017年发展到现在,基本可以判定Decoder-Only路线胜出,并不是说另外两条路线做不出大语言模型,而是GPT的碾压力证明了Decoder-Only路线更先进,未来天花板更高,所以各路巨佬也纷纷止损其他路线,主攻Decoder-Only。 再看国内的情况,百度的文心是基于BERT进行再开发的,所以公司必须做出决断,是继续硬刚Encoder-Only路线,还...
生成文本的多样性和创造性： Encoder-Only模型在生成文本时可能缺乏多样性和创造性。由于它们主要依赖于预...
目前基于Enodee-only的结构主要用于编码信息,而不太适合于生成式的任务。但是Enodee-only结构也是可以进行生成式任务的,其做法很简单,就是将最后一个token进行mask即可。但这么做会存在一些问题: 模型很少有针对性的在训练阶段进行最后一个token的mask,因此在inference的时候会出现和训练时候不一致的情况,导致泛化能力...
encoder-only Encoder-only models have gained significant attention in the field of natural language processing (NLP) due to their ability to generate high-quality text without relying on a decoder component. These models, also known as autoencoders, are designed toencode input data into a lower...