【系统学习LLM理论+代码精讲系列】7 Decoder-only 模型: GPT与LLaMA系列 【系统学习LLM理论+代码精讲系列】8 Decoder-only模型: DeepSeek系列 【系统学习LLM理论+代码精讲系列】9 SSM架构 公式推导+代码实现 【系统学习LLM理论+代码精讲系列】10 RWKV架构 公式推导+代码实现 本系列教程将会持续更新(^_^),系统性...
首先来看看来自OpenAI的扛把子模型GPT系列,这篇文章很详细的梳理了GPT各个模型的关系,这里把关键路径用蓝色框标记出来。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...
在自然语言处理(NLP)领域,大语言模型(LLM)正以前所未有的速度推动着技术的边界。作为LLM的核心,其架构的选择对模型性能和应用效果至关重要。本文将简明扼要地介绍Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder这三种主流架构,并通过实际应用案例和生动的语言,帮助读者更好地理解这些复杂的技术概念。 一、Decoder-Only架...
个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
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。 在Transformer 模型中,编码器(Encoder)负责理解和提取输入文本中的相关信息。这个过程通常涉及到处理...
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。
本课程是浙江大学《大模型原理与技术》视频课程的第二章的第一节,将对经典的基于Encoder-only架构的大语言模型Bert, Roberta, Albert展开介绍。本部分内容对应浙江大学开源教材《大模型基础》的2.3节。开源教材可以从 大家可以从Github链接 https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs 上进行下载。
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,解码器只能注意到 “I like mach...
We evaluated open-source LLM models such as Llama 2-7B and Mistral-7B Instruct, along with an encoder model such as DeBERTa v3 Large, on inference by adding context in addition to fine-tuning with and without context. The results showed that DeBERTa v3 Large and Mistral-7B Instruct ...
Underappreciated:Encoder models haven't received much attention in the LLM field. Innovations of ModernBERT: Extended Context Window: Traditional BERT Limitation:Can only process inputs up to 512 tokens. ModernBERT Enhancement:Extends the context window to 8,000 tokens, enabling it to handle longer...