完整的Transformer模型包括encoder和decoder,而GPT只使用了decoder部分,且因为少了encoder,所以和原始的Transformer decoder相比,不再需要encoder-decoder attention层,对比图如下: 4. 关于Decoder-only架构的思考 GPT为什么从始至终选择Decoder-only架构?GPT-1,包括之后的2,3系列全都如此。我不知道答案,ChatGPT给出的回答...
GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型采用Decoder-only架构的原因主要是出于语言生成任务的需要。De...
编码器-解码器架构(Encoder-Decoder Architecture),参考模型:T5 编码器架构(Encoder-Only Architecture),参考模型:BERT 解码器架构(Decoder-Only Architecture),参考模型:GPT(来自OpenAI)、Qwen(来自通义千问)、GLM(来自清华大学) 其中编码器-解码器架构,适合进行序列到序列的任务,比如文本翻译、内容摘要。编码器架...
下图我们看到,自 2017 年 tranformer 这个特征提取器发表以来,基于它其实有三条经典路线,GPT、T5、Bert。用直白的话讲,Decoder-only的是 GPT 系列,encoder-only 的是 bert 系列,而 T5 则是原本的 en-de,是在 transformer 的基础上发展来的。在这些信息的基础上,我们可以看到 gpt、t5 和 bert 本身是三条不...
与之相反的是,OpenAI则从2018年开始,坚持使用decoder only的GPT模型,践行着「暴力美学」——以大模型的路径,实现AGI。GPT模型通过预训练海量语料库数据,学习到了自然语言中的规律和模式,并在生成式任务中取得了出色的表现。OpenAI坚信,在模型规模达到足够大的情况下,单纯的decoder模型就可以实现AGI的目标。
GPT-1 utilizes the Transformer architecture for its robust features in NLP tasks. It processes structured text input as a continuous sequence of tokens. The decoder-only structure omits the encoder, focusing solely on masked multi-head attention and feed-forward layers. GPT's training ...
MiniMind-Dense(和Llama3.1一样)使用了Transformer的Decoder-Only结构,跟GPT-3的区别在于: 采用了GPT-3的预标准化方法,也就是在每个Transformer子层的输入上进行归一化,而不是在输出上。具体来说,使用的是RMSNorm归一化函数。 用SwiGLU激活函数替代了ReLU,这样做是为了提高性能。
Transformer:GPT是一个decoder-only的transformer神经网络结构 译者注:Transformer就是一种特定的神经网络结构 类似OpenAI的GPT-3[10], 谷歌的LaMDA[11]还有Cohere的Command XLarge[12]的大语言模型的底层都是GPT模型。让它们这么特殊的原因是 它们非常的大(成百上千亿的参数); ...
Language models are few-shot learners(2020): The OpenAI paper that describes GPT-3 and the decoder-only architecture of modern LLMs. 语言模型是少数学习者(2020):OpenAI论文描述了GPT-3和现代LLM的仅解码器架构。 Training language models to follow instructions with human feedback(2022): OpenAI’s ...
This diagram represents the model architecture of the Transformer, a neural network architecture that relies entirely on self-attention mechanisms for natural language processing tasks.The Transformer consists of two main sections: the encoder (on the left) and the decoder (on the right).**Encoder:...