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...
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...
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...
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...
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 解码器 ...
@ggerganov Do you think it's better to create a separate example for encoder-decoder models or to modify llama-cli command to include llama_encode() call like I did in my branch? In the second case I think we would need some additional API calls: First one to distinguish encoder-decode...
Solutions Resources Pricing Sign in Sign up Public Edited Fork ofGPT token encoder and decoder 2stars One platformto build and deploy the best data apps Experiment and prototype by building visualizations in live JavaScript notebooks. Collaborate with your team and decide which concepts to build out...
可以说目前主流的LLM处理模型都是基于Transformer而进行构建的,Llama 2也不例外,而LLM这种生成式的任务是根据给定输入文本序列的上下文信息预测下一个单词或token,所以LLM模型通常只需要使用到Transformer Decoder部分,而所谓Decoder相对于Encoder就是在计算Q*K时引入了Mask以确保当前位置只能关注前面已经生成的内容。
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...
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...