简介:本文简明扼要地介绍了大语言模型中的Decoder-Only、Encoder-Only及Encoder-Decoder三大架构,通过实例和生动的语言,让非专业读者也能理解这些复杂技术概念。 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 引言 在自然语言处理(NLP)领域,大语言模型(LLMs)正以前所未有的...
这种架构的LLM通常充分利用了上面2种类型的优势,采用新的技术和架构调整来优化表现。这种主要用于NLP,即理解输入的内容NLU,又能处理并生成内容NLG,尤其擅长处理输入和输出序列之间存在复杂映射关系的任务,以及捕捉两个序列中元素之间关系至关重要的任务。以下是该类型的2个主要LLMs BART (Denoising Sequence-to-Sequence...
Harnessing the Power of LLMs in Practice 刚听这三种框架名称可能会有点懵逼,不用担心,先感性认识一下。如下所示 横轴代表了输入token,纵轴代表相对应每个位置的输出token 左图为encoder-only,输出token都能看到所有输入token。例如y_1这一行可以看到x_1 \sim x_5输入 中图为decoder-only,输出token只能看到历...
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。
I did some quick tests and this is doable by using the existing LLM_ARCH_T5. I just added TENSOR_NOT_REQUIRED to all decoder tensors and added copying embeddings to lctx.embd in llama_encode_internal() so they can be retrieved by using API. I also did some crude tweaks to llama-embed...