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...
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...
从transformer的结构图可见,transformer可以分成2部分,encoder和decoder,而llama2只用了tranformer的decoder部分,是decoder-only结构。目前大部分生成式的语言模型都是采用这种结构。 为什么大部分生成式的语言模型采用decoder-only: 训练效率和工程实现上的优势。 decoder only因为用了masked attention,是一个下三角矩阵,atten...
Llama 3 大模型 使用的是 标准的 仅解码 Decoder-Only 式的 Transformer 架构 ; 与之相对的ChatGPT使用的是 GPT ( Generative Pre-trained Transformer ) 架构 , 包含了编码器 ( Encoder ) 和 解码器 ( Decoder ) 的特性 ; 2、Ollama 软件下载安装 ...
if(llama_model_has_encoder(model)) {intenc_input_size =embd_inp.size(); llama_token* enc_input_buf =embd_inp.data();if(llama_encode(ctx, llama_batch_get_one(enc_input_buf, enc_input_size,0,0))) { LOG_TEE("%s : failed to eval\n", __func__);return1; ...
MQA 是 19 年提出的一种新的 Attention 机制,其能够在保证模型效果的同时加快 decoder 生成 token 的速度。 从上图表中可以看到,MQA 在 encoder 上的提速没有非常明显,但在 decoder 上的提速是很显著的。 从论文的解释中可以看到,MQA 让所有的头之间 共享 同一份 Key 和 Value 矩阵,每个头只单独保留了一份...
classLlamaDecoderLayer(nn.Module): def __init__(self, config: LlamaConfig): super().__init__() self.hidden_size=config.hidden_size self.self_attn= LlamaAttention(config=config) self.mlp=LlamaMLP( hidden_size=self.hidden_size, intermediate_size=config.intermediate_size, ...
1、Llama 3 大模型简介 Llama 3 大模型 是 Meta 公司 发布的 大模型 , Meta 公司 就是 Facebook ; Llama 3 大模型 使用的是 标准的 仅解码 Decoder-Only 式的 Transformer 架构 ; 与之相对的 ChatGPT 使用的是 GPT ( Generative Pre-trained Transformer ) 架构 , 包含了编码器 ( Encoder ) 和 解码...
与Encoder-only模型的对比:论文比较了使用LLM2Vec转换的decoder-only模型与传统的encoder-only模型(如BERT)。结果显示,通过适当的转换和训练,原本设计为decoder-only的模型在多个文本嵌入任务上能够达到甚至超过传统encoder-only模型的性能。 这表明,尽管decoder-only和encoder-only模型在设计和功能上有本质的不同,但通过...