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...
一般使用的pooling方法是first-last-avg，即平均第一层和最后一层的所有输出。那Decoder Only的模型如何...
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...
1. Understanding GPT Models GPT (Generative Pre-trained Transformers) is a deep learning-based Large Language Model (LLM), utilizing a decoder-only architecture built on transformers. Its purpose is to process text data and generate text output that resembles human language. As the name suggests,...
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 (Generative Pre-Training) 是 OpenAI GPT 系列的开山之作。在模型结构方面, GPT 仅使用了 Transformer 的 Decoder 结构,并对 Transformer Decoder 进行了一些改动。如图三所示,原本的 Decoder 包含了 MHA 和 MMHA,而 GPT 只保留了 MMHA,这确保了 GPT 只能关注上文的信息,从而达到单向模型的目的。
在模型结构方面,GPT仅使用了Transformer的Decoder结构,并对Transformer Decoder进行了一些改动。如图三所示,原本的Decoder包含了MHA和MMHA,而GPT只保留了MMHA,这确保了GPT只能关注上文的信息,从而达到单向模型的目的。 (2)训练方法——无监督Pre-training + 有监督...
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。
Decoder类型的LLM(如OPT):以Query做输入,文本做目标; Encoder-Decoder类型的LLM(如FlanT5):以Query和一句话的前半段做输入,以后半段做目标; 为了适合各模型不同的Embedding维度,作者引入了一个FC层做维度变换。 至此,模型两阶段的训练方法就介绍完了。