第一种是 Encoder-Decoder 类型。该类型完整遵循了原始 Transformer 结构，通常会用于翻译任务或者多模态的任务中。传闻 Google 的 Gemini 模型就采用了该架构。第二种是 Encoder-Only 类型。只包括左边的 Encoder 部分。这也意味着无论输入什么信息，最终都会转化为隐空间的信息。该类型通常适用于分类、语音分析或者信...
第一种是 Encoder-Decoder 类型。该类型完整遵循了原始 Transformer 结构,通常会用于翻译任务或者多模态的任务中。传闻 Google 的 Gemini 模型就采用了该架构。 第二种是 Encoder-Only 类型。只包括左边的 Encoder 部分。这也意味着无论输入...
模型结构:原始的Transformer由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个部分构成。同时Encoder和Decoder这两部分也可以单独使用,llama是基于Transformer Decoder的架构,在此基础上上做了以下改进: (1)llama将layer-norm 改成RMSNorm(Root Mean square Layer Normalization),并将其移到input层,而不是output层。 (2)采用Swi...
模型结构:原始的Transformer由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个部分构成。同时Encoder和Decoder这两部分也可以单独使用,llama是基于Transformer Decoder的架构,在此基础上上做了以下改进: (1)llama将layer-norm 改成RMSNorm(Root Mean square Layer Normalization),并将其移到input层,而不是output层。 (2)采用Swi...
第一种是 Encoder-Decoder 类型。该类型完整遵循了原始 Transformer 结构,通常会用于翻译任务或者多模态的任务中。传闻 Google 的 Gemini 模型就采用了该架构。 第二种是 Encoder-Only 类型。只包括左边的 Encoder 部分。这也意味着无论输入什么信息,最终都会转化为隐空间的信息。该类型通常适用于分类、语音分析或者信...
数据依赖性强:模型的性能很大程度上依赖于训练数据的质量和多样性。 综上所述,T5与LLaMA3作为NLP领域的两大模型架构,各自具有独特的优势和特点。同时,Transformer中的Encoder与Decoder以及交叉注意力机制的应用也为模型性能的提升带来了新的可能。在未来的发展中,这些技术将继续推动NLP领域的进步和应用拓展。相关...
本文深入探讨T5与LLaMA3架构的区别与优缺点,同时解析Transformer中Encoder与Decoder的不同,并阐述交叉注意力机制在大模型中的应用。通过简明扼要的语言,为非专业读者揭示复杂技术背后的逻辑。
第一种是 Encoder-Decoder 类型。该类型完整遵循了原始 Transformer 结构,通常会用于翻译任务或者多模态的任务中。传闻 Google 的 Gemini 模型就采用了该架构。 第二种是 Encoder-Only 类型。只包括左边的 Encoder 部分。这也意味着无论输入什么信息,最终都会转化为隐空间的信息。该类型通常适用于分类、语音分析或者信...
1.1 encoder-decoder 1.2 decoder-only 二、Llama2-7b的generate() 2.1 tokenizer处理 2.2 token生成过程 参考资料 最近在做大模型评测,时常出现自测指标与官方指标不一致。究其原因,一方面和prompt构造方式有关,另一方面和指标计算逻辑有关,近期又发现硬件和数据类型也可能是潜在因素(后续会出专题文章进行总结)。为了...
第一种是 Encoder-Decoder 类型。该类型完整遵循了原始 Transformer 结构,通常会用于翻译任务或者多模态的任务中。传闻 Google 的 Gemini 模型就采用了该架构。 第二种是 Encoder-Only 类型。只包括左边的 Encoder 部分。这也意味着无论输入什么信息,最终都会转化为隐空间的信息。该类型通常适用于分类、语音分析或者信...