LLaMA系列虽然起步较晚,但凭借出色性能和开源策略,在该领域占据重要地位。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...
提出Decoder-Decoder新型架构,名为YOCO(You Only Cache Once)。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低GPU内存需求,且保留全局注意力能力。 一张图来看YOCO和标准Transformer的比较。 在处理512K上下文长度时,标准Transformer内存使用是YOCO的6.4倍,预填充延迟是YOCO的30.3倍,而YOCO的吞吐量提升到标准Transformer的9.6倍。 去...
This work examines whether decoder-only Transformers such as LLaMA, which were originally designed for large language models (LLMs), can be adapted to the computer vision field. We first "LLaMAfy" a standard ViT step-by-step to align with LLaMA's architecture, and find that directly applying...
分别讲讲 encoder-only、decoder-only、encoder-decoder不同架构在实际应用的使用场景。 llama2网络架构?使用了哪些注意力机制? 发布于 2024-08-11 11:38・IP 属地上海 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 登录知乎,您可以享受以下权益: ...
Vulnerability Spectre v1: Vulnerable: __user pointer sanitization and usercopy barriers only; no swapgs barriers Vulnerability Spectre v2: Vulnerable, IBPB: disabled, STIBP: disabled, PBRSB-eIBRS: Vulnerable Vulnerability Srbds: Not affected Vulnerability Tsx async abort: Mitigation; TSX disabled Versi...
微软&清华最新研究,打破GPT系列开创的Decoder-Only架构—— 提出Decoder-Decoder新型架构,名为YOCO。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低GPU内存需求,且保留全局注意力能力。 一张图来看YOCO和标准Transformer的比较。 在处理512K上下文长度时,标准Transformer内存使用是YOCO的6.4倍,预填充延迟是YOCO的30.3倍,而YOCO的吞吐量...
微软&清华最新研究,打破GPT系列开创的Decoder-Only架构—— 提出Decoder-Decoder新型架构,名为YOCO(You Only Cache Once)。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低GPU内存需求,且保留全局注意力能力。 一张图来看YOCO和标准Transformer的比较。 在处理512K上下文长度时,标准Transformer内存使用是YOCO的6.4倍,预填充延迟是YOCO...