图片参考: https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/模型结构Embedding Layer + Positional Encoding Layer + Decoder-Only Block {N * (Res(Masked Self-attention Layer) + Res(Feed Foward Neural Networ…
核心结构:中间部分主要由12个Transformer Decoder的block堆叠而成 下面这张图更直观地反映了模型的整体结构: 模型描述 GPT 使用 Transformer的 Decoder 结构,并对 Transformer Decoder 进行了一些改动,原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构,GPT 只保留了 Mask Multi-Head Attention,如下图所示。 对比原...
增加层数可让模型学习更复杂的语言特征。扩大隐藏层维度能提升模型的表示能力。预训练任务通常采用掩码和下一句预测。掩码任务随机掩盖部分单词让模型预测。下一句预测任务判断两句话在文本中的先后关系。GPT模型结构在多种自然语言处理任务中表现出色。如文本、问答系统、文本分类等领域。在文本中能产出连贯且语义合理的...
GPT模型主要采用Transformer架构的Decoder部分作为其核心结构。具体来说,GPT模型通过堆叠多个Transformer Decoder的block来构建其网络架构。每个Decoder block内部包含两个主要子层: Mask Multi-Head Attention层:这一层负责处理输入序列的注意力机制,通过计算不同位置之间的相关性来捕捉序列中的依赖关系。GPT模型只保留了Maske...
在自然语言处理领域,LLaMA、Palm、GLM、BLOOM和GPT这五个模型都是非常优秀的语言模型,它们各自具有独特的特点和优势。下面我们将从模型结构的角度出发,对这五个模型进行对比分析。一、LLaMA模型LLaMA(Large Language Model Family of AI)是一个大型语言模型家族,旨在为研究人员和开发人员提供一系列不同大小和能力的语言...
其中,GPT(Generative Pre-trained Transformer)作为一种典型的大语言模型,已经取得了巨大的成功。本文将通过介绍 GPT 的基本结构,帮助读者更好地理解大语言模型的工作原理和应用场景。首先,GPT 采用了大量的无监督数据进行预训练。在预训练阶段,GPT 会学习从原始文本中提取有用的特征和结构,从而使其能够理解和生成高...
1. GPT的结构 GPT是Transformer的decoder部分,但是却做了一点结构上的改动,因为GPT只使用的是decoder,那么encoder的输入就不需要了,所以去掉了encoder-decoder 多头自注意力层,剩下了单向掩码多头自注意力层和前馈层。具体模块图示如下,它包含了12个decoder的叠加 ...
专访第四范式副总裁涂威威：GPT模型结构和学习方式限制了推理能力 大模型落地关键在于解决业务问题丨WAIC 2023 2023WAIC大会上，正在冲击港股IPO的AI公司第四范式带来了式说大模型，其首秀的“大模型之城”汇集了公司在金融、零售、房地产、航空、制造、司法等行业最具代表性的大模型实践，受到广泛关注。从大模型技术...
提出Parallel Layers:每个 Transformer 结构中的“并行”公式:与 GPT-J-6B 中一样,使用的是标准“序列化”公式。并行公式使大规模训练速度提高了大约 15%。消融实验显示在 8B 参数量下模型效果下降很小,但在 62B 参数量下没有模型效果下降的现象。