Transformer模型的结构图如下: 大模型结构 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...
本文将深入探讨大语言模型的三大主要架构:Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder,帮助读者理解这些架构的基本原理及其在实际应用中的优势。 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...
国内采用Decoder-Only架构研发的大模型有妙想金融大模型、XVERSE-13B大模型等。其中,妙想金融大模型是东方财富旗下自主研发的金融行业大语言模型,目前已经覆盖了7B、13B、34B、66B及104B参数。而XVERSE-13B大模型是由前腾讯副总裁、腾讯AI lab创始人姚星创立的明星独角兽元象研发的,该模型支持40多种语言、8192上下文长...
Encoder-Decoder与Decoder-Only模型各有其独特的优势和适用场景。在实际应用中,我们应根据具体任务的需求和限制选择合适的模型。对于序列到序列转换等复杂任务,Encoder-Decoder模型可能是更好的选择;而对于生成任务等场景,Decoder-Only模型则以其高效、灵活的特点脱颖而出。通过不断探索和优化这些模型,我们有望在自然语言...
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...
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。
Encoder-Only结构的局限性主要在于：单向或双向上下文理解：在Encoder-Only模型中，每个词的表示是基于其...
2. 用Encoder-only模型进行自回归解码效率会比较差，因为没办法复用KV cache，新来的token会影响前面...
Transformer 预训练模型进行迁移学习,针对zero-shot人脸活体检测任务。 说是迁移学习,实际只是做微调 。 说是zero-shot,但是模型方面并没有针对该任务做任何调整,是在评估时用zero-shot... at Scale论文的翻版: 然后测试模型性能是在两个比较偏门的人类活体数据集上进行的。 作者提到会放预训练模型,到时候出来了再...