落脚到业界实际的模型,我们可以看到 GPT-1 是 12 层的 Decoder-Only 的 Transformer 架构,如下图所示: GPT-1 Architecture, Source: Improving Language Understanding by Generative Pre-Training, Radford et al. 2018 简单来说,GPT 系列基本可以理解成类似的架构,GPT-3 相对于 GPT-1 只是 Decoder 的层数更多...
编码器-解码器结构 (Encoder-Decoder Structure) 或 仅解码器结构 (Decoder-Only Structure): 原始Transformer: 包含编码器(理解输入)和解码器(生成输出),适用于机器翻译等任务。 GPT风格模型 (Decoder-Only): 大多数现代LLM(如GPT、Gemini、DeepSeek、Grok)主要采用仅解码器结构。它们专注于根据前面的文本预测下一...
可以说目前主流的LLM处理模型都是基于Transformer而进行构建的,Llama 2也不例外,而LLM这种生成式的任务是根据给定输入文本序列的上下文信息预测下一个单词或token,所以LLM模型通常只需要使用到Transformer Decoder部分,而所谓Decoder相对于Encoder就是在计算Q*K时引入了Mask以确保当前位置只能关注前面已经生成的内容。 笔者...
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...
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。
然后在主体模型架构上,使用 encoder-decoder 还是 decoder-only 是不重要的,因为本文方法的初衷就在于 architecture-agnostic (架构无关). 因此,作者基于 T5,对两种设定都进行了相关实验。 3 『实验』 消融实验 任务设定: SuperGLUE (SG) :8 NLU sub-tasks...
We trained a 12-layer decoder-only transformer with masked self-attention heads (768 dimensional states and 12 attention heads). For the position-wise feed-forward networks, we used 3072 dimensional inner states. Adam max learning rate of 2.5e-4. (later GPT-3 for this model size uses 6e-...
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 ...
Classifier is built on top of CodeBERT,4 and run with Pytorch. In this respect, it inherits the well-founded technical features from the original model. Starting from the sequence of tokens generated by Tokenizer, Classifier uses a series of encoding layers to transform it into a fixed-length...
Large language models (LLMs) are seen to have tremendous potential in advancing medical diagnosis recently, particularly in dermatological diagnosis, which is a very important task as skin and subcutaneous diseases rank high among the leading contributor