Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成,它们在处理NLP任务时发挥着不同的作用。 Encoder 功能: 输入序列编码:将输入序列中的每个位置的词嵌入向量作为初始输入,通过多层的自注意力机制和全连接层,将每个位置的信息编码成一个定长的隐藏向量表示。 信息编码:Encoder的输出包含了输入序列的丰富信息,这些信息将被送入...
其中,T5(Text-to-Text Transfer Transformer)和LLaMA3(假设的进阶版LLaMA,实际可能指LLaMA的后续发展或类似模型)作为两种代表性的语言模型架构,各自具备独特的优势和特点。同时,Transformer作为这些模型的核心,其内部的Encoder与Decoder也扮演着至关重要的角色。此外,交叉注意力机制在大模型中的应用更是为模型性能的提升带...
在 Encoder 架构中，它主要的工作就是将文本或者语音的输入信息转换为一个中间表示，也就是隐空间，即刚刚在前文提到的 hidden_size。有了这个隐空间之后，我们就可以在 Decoder 中结合隐空间的输入信息以及自身输出的信息，推断出下一个的输出结果。接下来我们讨论 Decoder 部分。其实 Decoder 和 Encoder 的基本结构...
第三种是 Decoder-Only 类型。这也是最近比较火的生成式大模型所采用的主要架构。由于生成式大模型并不需要 Encoder 传入相关信息,所以本质上来说它的架构是没有中间 Cross Attention 的 Decoder 架构。比如 Llama、通义千问等模型。 接下...
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。
从Transformer的结构图中我们可以看出,Transformer主要分为编码器(encoder)和解码器(decoder)两部分。相较之下,LLaMA仅使用了Transformer的解码器部分,采取了一个仅解码器(decoder-only)的结构。这种结构现在被大多数生成型的语言模型所采用。在结构上,与Transformer模型相比,LLaMA2的主要变化是将其中的层标准化(LayerNorm...
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。
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...
本节将详细描述Llama的模型架构,包括神经网络的大小、层数、注意力机制等。 目前,主流的大语言模型都采用了Transformer[3]架构,它是一个基于多层自注意力(Self-attention)的神经网络模型。 原始的Transformer由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个部分构成,同时,这两个部分也可以独立使用。
从Transformer的结构图中我们可以看出,Transformer主要分为编码器(encoder)和解码器(decoder)两部分。相较之下,LLaMA仅使用了Transformer的解码器部分,采取了一个仅解码器(decoder-only)的结构。这种结构现在被大多数生成型的语言模型所采用。在结构上,与Transformer模型相比,LLaMA2的主要变化是将其中的层标准化(LayerNorm...