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、...
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。...
GPT-2 采用了 Decoder Only 的结构,在介绍它之前,不妨先看一下最原始的 Encoder-Decoder 结构。在Attention Is All You Need论文中介绍的便是 Encoder-Decoder 结构,最初用作机器翻译任务。它的结构图示如下: 图片来源:Attention Is All You Need (https://arxiv.org/abs/1706.03762) 要理解这个结构的意义,得...
第一种,可以理解为“阅读理解”,即通过给出上一句预测下一句的方式不断训练模型,只为了让大模型越来越“说人话”。2018年6月,OpenAI发布了只有解码器(decoder-only)的GPT生成式预训练模型GPT-1。 ▲图 / 视觉中国 第二种,可以理解为“完形填空”。即给出一段话,挡住中间的某些部分,给出上下文进行训练,可以让...
2017年6月,Google发布论文《Attention is all you need》,首次提出Transformer模型,成为GPT发展的基础。 论文地址: https://arxiv.org/abs/1706.03762 2018年6月,OpenAI 发布论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》(通过生成式预训练提升语言理解能力),首次提出GPT模型(Generative Pr...
Decoder-Only Transformer 模型为访存密集型模型,其推理过程分为 2 个阶段,Stage 1(阶段 1)是 Prefill,Stage 2(阶段 2)为 Decode,Prefill 由于可以通过大 Batch Size 计算,使得这一阶段为计算密集型,推理速度较快。 Decode 为逐个 token 解码,采用自回归形式,期间需要在 HBM 和 SDRAM 中频繁搬运数据,导致模型...
那就是目前的自回归Transformer已经具备了这种特性[decoder-only]。一个是对于给定一本书中任意的一页,预测其下一页的内容。下一页有非常多的可能性。这是一个非常复杂的高维空间,而它们可以很好地处理它。同样的情况也适用于图像。这些自回归Tranformer在图像上也运作得非常完美。
从下图1可以清晰地看到，GPT-1论文发表之后，OpenAI这种有意为之的更加简单的decoder-only架构（准确地讲是带自回归的encoder-decoder）并没有得到太多关注，风头都被几个月之后谷歌的BERT（encoder-only架构，准确地讲是encoder-非自回归的decoder）抢去了。出现了一系列xxBERT类的很有影响的工作。图1 大模型进化树...
OpenAI 的 GPT-2 模型就用了这种只包含解码器(decoder-only)的模块。 4.GPT-2内部机制 接下来,将深入剖析 GPT-2 的内部结构,看看它是如何工作的。 GPT-2 可以处理最长 1024 个单词的序列。每个单词都会和它的前续路径一起「流过」所有的解码器模块。
从下图1可以清晰地看到,GPT-1论文发表之后,OpenAI这种有意为之的更加简单的decoder-only架构(准确地讲是带自回归的encoder-decoder)并没有得到太多关注,风头都被几个月之后谷歌的BERT(encoder-only架构,准确地讲是encoder-非自回归的decoder)抢去了。出现了一系列xxBERT类的很有影响的工作。