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...
4. 面向微调的分层缓存策略模式 我们将缓存策略和相关服务引入到大模型应用架构中，可以成功地解决成本、...
对于网络结构的选取上,该论文使用的是12层的只有decoder部分的transformer 结构(12-layer decoder-only transformer with masked self-attention heads),严格来说也可以说是带有未来信息mask的encoder部分的transformer 结构。因为在transformer的decoder部分会用到encoder部分的信息。 在论文中指出使用Transformer而不是RNN的原...
保持模型一致性：使用Decoder-only架构可以保持模型的一致性，使得模型在不同的任务上更易于迁移和使用。...
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...
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...
研究者使用了类似 GPT-2 和 GPT-3 的纯解码器（decoder-only）Transformer。最大的模型有 36 层、7.74 亿个可训练参数。训练目标 训练所用的证明步骤（proofstep）目标是一个能够为给定目标（GOAL）生成 PROOFSTEP 的条件语言建模目标。为此，研究者制定了如下数据格式：数据集中每个 JSON 行都有一个这样的目标...
下面是GPT的模型说明,GPT训练了一个12层仅decoder的解码器(decoder-only,没有encoder),从而使得模型更为简单。 注1:google论文《Attention is all you need》原版Transformer中,包含Encoder和Decoder两部分,前者(Encoder)对应的是 翻译,后者(Decoder)对应的是 生成。
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。
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...