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么样的?目前大模型基于Transfor...
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 大语言模型的三大架构各有千秋,适用于不同的NLP任务。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,这些架构将继续发挥重要作用,推动自然语言处理领域的发展。对于非专业读者而言,理解这些架构的基本原理...
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...
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-解码器架构 编码器-解码器架构(如标准的 Transformer)由两个主要部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。
Encoder-Only架构的大模型有谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4等。其中,BERT是基于Encoder-Only架构的预训练语言模型。GLM4是智谱AI发布的第四代基座大语言模型,该模型在IFEval评测集上,在Prompt提示词跟随(中文)方面,GLM-4达到了GPT-4 88%的水平。
生成能力受限： Encoder-Only模型主要设计用于理解和分类任务，而不是生成任务。这类模型通常没有生成器...
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...
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。
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...
在深度学习和自然语言处理(NLP)领域,模型架构可以大致分为三种类型:Encoder-only、Decoder-only 和 Encoder-Decoder。这些架构各有其特点、优势和应用场景。以下是对这三种模型的比较和当前的趋势分析: 1. Encoder-only 模型 特点与应用: Encoder-only 模型主要用于理解和处理输入数据,通常用于分类任务、实体识别、情感...