目前,DeepSeek、Qwen、GLM、Baichuan、Yi等知名大模型都采用了Decoder-only架构。 GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列是由OpenAI开发的Decoder-only大语言模型。自2018年问世以来,GPT系列在模型规模和预训练范式上不断创新,引领了大语言模型发展浪潮。其演进可分为五个阶段,从参数规模和预训练语料来看呈现激增趋...
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模型,从GPT-1到GPT-4,均采用了decoder-only的Transformer结构。这种结构的特点是只包含解码器部分,通过自回归的方式逐个生成输出序列的token。GPT模型的优势在于其简洁的架构和强大的生成能力,但这也导致了它在处理输入信息时的局限性。 T5(Encoder-Decoder)相比之下,T5模型采用了encoder-decoder的架构。编码器(enc...
1.2 Decoder Only 结构 GPT-2 采用了一种新的结构,在整个模型中只存在 Decoder 模块,称为 Decoder Only 结构。 由于没有 Encoder,Decoder 模块的 encoder-decode 注意力就没有意义了,因此它也被移除了。可以回看本文 Encoder-Decoder 结构的图示,其中把 Decoder 的 Multi-Head Attention 和它的 Add&Norm 删掉,...
PaLM 是谷歌2022年提出的 540B 参数规模的大语言模型，它采用的是 GPT-style 的 decoder-only 的单向自回归模型结构，这种结构对于 few-shot 更有利。PaLM 是 使用谷歌提出的 Pathways[12] 系统（一种新的 ML 系统，可以跨多个 TPU Pod 进行高效训练）在 6144 块TPU v4 芯片上训练完成 的。作者在 Pod 级别...
GPT-2是基于 transformer模型的decoder架构构建的。而BERT则是基于 transformer模型的encoder结构构建的。我们将在以下部分中研究两者的差异。两者之间的一个关键区别是,GPT2与传统语言模型一样,一次输出一个token。接下来让我们来举例说明,经过训练的GPT-2是如何背诵机器人第一定律(First Law of Robotics)的。 这些模...
毫末的做法是从encoder+decoder的结构，调整为Decode-only结构的GPT模型，其中每一个Token都是Drive Language，用于描述某时刻的场景状态，包括障碍物的状态、自车状态、车道线情况等等。毫末的预训练模型使用了1200亿个参数的大模型，使用4000万量产车驾驶数据训练，模型本身能够对各种场景做生成式任务，但这些生成结果还...
PaLM 是谷歌2022年提出的 540B 参数规模的大语言模型,它采用的是 GPT-style 的 decoder-only 的单向自回归模型结构,这种结构对于 few-shot 更有利。 PaLM 是使用谷歌提出的 Pathways[12] 系统(一种新的 ML 系统,可以跨多个 TPU Pod 进行高效训练)在 6144 块TPU v4 芯片上训练完成的。
GPT1 的 paper名字叫做,Improving Language Understanding by Generative Pre-Training,通过生成式预训练提升模型对语言的理解能力,这就是我们前面讲过的东西。但是,它还没达到很好的效果。我们想在 decoder-only 的模型里学到‘用语言呈现的世界知识’的'深层表示',初步证明这个方向有前途。
GPT4 依旧采用 Transformer 模型结构，具有处理图片的能力，模型结构不再是 Decoder-only，而是具有 Encoder 完成图像的编码。如下图所示，GPT4 指出这幅图把一个大而过时的 VGA 接口插入一个小而现代的智能手机充电端口是荒谬的。GPT4 模型比 GPT3 模型参数量增大数倍，模型参数量或接近万亿级别，为了训练 GPT4...