大模型结构 下面这张图是一个大模型的一个分布树,纵轴代表大模型的发布年份和大模型输入token数,这个图很有代表性,每一个分支代表不同的模型架构,今天以图中根系标注的三大类展开:Encoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-only;我们分别来看一下这几个架构的特点和原理吧。Encoder...
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...
大规模语言模型的缩放法则(Scaling Laws) 我们从下图中可以看出, 这些语言模型主要分为三类。一是“仅编码器(encoder-only)”组(上图中的粉色部 分),该类语言模型擅长文本理解, 因为它们允许信息在文本的两个方向上流动。二是“仅解码器(decoder-only)”组(上图中的蓝色部分),该类语言模型擅长文本生成, 因为信...
通过千帆大模型开发与服务平台,开发者可以轻松构建和部署基于不同架构的大语言模型,满足各种应用场景的需求。无论是需要生成式能力的Decoder-Only架构,还是需要理解和分析能力的Encoder-Only架构,或者是需要处理序列到序列任务的Encoder-Decoder架构,千帆平台都能提供全方位的支持。 结语 随着技术的不断进步和应用场景的不...
由Transformer论文衍生出来的大语言模型,主要有三条技术路线。 Encoder-Only:以谷歌的BERT为代表。 Encoder-Decoder:以Meta的BART、谷歌的T5、清华大学的GLM为代表。 Decoder-Only:以OpenAI的GPT、谷歌的Bard、Meta的LLaMA、DeepMind的Chinchilla、Anthropic的Claude为代表。
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...
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,导致泛化能力不好。 采用Encoder-only结构的模型难以用自回归的形式进行解码导致无法...
encoder- decoder、encoder-only、decoder-only都是Transformer系列模型,代表模型分别是T5、BERT、GPT,他们的原理可以参考Transformer模型及其变种(BERT、GPT)这个文章,至于为什么大模型倾向于decoder-only,主要有以下几个点: 从任务角度回答: 目前的大模型应该说是生成式大模型,主要是以序列生成为目标和主要场景,这对于BER...