可见这都是GPT3之后的工作,这些调教过程一般称为alignment,目的是让机器按照人的习惯来交流,逐渐从LLM模型基座变成ChatBot。 下面我们看看奠基性工作GPT1/GPT2/GPT3中的transformer结构有啥变化。很遗憾其实变化很少,主要就是从Post-Norm转到Pre-Norm,最后加了一个LayerNorm输出。借用这里的图。 GPT1/2/3更多探究的...
简介:本文深入解析了LLM(大语言模型)中的三大架构:Decoder-Only、Encoder-Only与Encoder-Decoder,探讨了它们的优势、应用场景及在实际中的表现,为技术爱好者提供了全面的视角。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在自然语言处理(NLP)领域,大语言模型(LLM)正以...
不过由于encoder-only类型的LLM不像decoder-only和encoder-decoder那些有自回归autoregressive,encoder-only集中于理解输入的内容,并做针对特定任务的输出自回归指输出的内容是根据已生成的token做上下文理解后一个token一个token输出的。总的来说,encoder-only类型的更擅长做分类;encoder-decoder类型的擅长输出强烈依赖输入的...
Google在T5和UL2两篇论文中做了较为充分的对比实验,结果均体现出了Encoder-Decoder架构相比于Decoder-only的优势,但由于从LLM的角度看这两篇论文的模型尺度都还不算大,以及多数的LLM确实都是在做Decoder-only的,所以这个优势能否延续到更大尺度的LLM以及这个优势本身的缘由,依然都还没有答案。 从上表可以看出,其实...
LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encoder-decoder 个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
大语言模型(LLM)的三条技术路线 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。
在自然语言处理(NLP)领域,大语言模型(LLMs)正以前所未有的速度推动着技术的进步。这些模型不仅能够理解和生成人类语言,还在多个应用场景中展现出强大的能力。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-Onl...
未来在LLM应用的趋势 Encoder-only 模型:未来,这类模型可能会在理解和分析大规模文本数据方面继续扮演重要角色,尤其是在需要深入理解文本含义、情感或属性的应用场景中。随着技术的进步,它们可能会更加高效,能够处理更复杂的语义理解任务。 Decoder-only 模型:这些模型在生成高质量、连贯文本方面的能力将持续被优化和扩展...
历经依赖:OpenAi已经验证了这条路的可行,而且走通了包括SFT、RLHF的优化路径,可以直接复用; 拓展: GLM模型采用的是encoder- decoder的框架,现在模型效果也还不错,后续也可以持续研究拓展。 更多优质回答可以参考: 为什么现在的LLM都是Decoder only的架构?551 赞同 · 8 评论回答发布...