Decoder-only架构中的causal attention(因果注意力)是下三角矩阵,保证了满秩(行列式不等于零),从而具有更强的建模能力。相比之下,Encoder的双向注意力可能会退化为低秩状态,这可能会削弱模型的表达能力(为什么现在的LLM都是Decoder-only的架构? - 科学空间|Scientific Spaces)。 2. 预训练任务难度 Decoder-only架构在...
1. 在同等参数的情况下,Only-Decode模型相对于Prefix-Decode训练效率更快,效果更好一些(实验结论)。 2. Only-Decode的编码和解码形式一样,训练和推理更为简单 3. 生成文本时具备更强的自回归能力,可以更好地捕捉上下文关系,提高生成文本的连贯性和一致性 2. 从数学的角度解释因果解码器(Only-Decode)的优点 a)...
综上所述,采用Decoder-only架构的LLM具有模型复杂度低、上下文理解能力强、语言能力强和预训练效率高等优点。这些优点使得Decoder-only架构成为了当前LLM的主流选择。然而,需要注意的是,虽然Decoder-only架构具有以上优点,但在某些情况下可能会导致模型难以处理长序列或复杂结构的问题。因此,在应用Decoder-only架构时需要针...
5. 泛化能力:Decoder-only架构,特别是自回归模型如GPT系列,通过让每个单词的预测基于前面已经生成的所有单词,能够学习到文本中的长距离依赖关系。这种自回归性质促进了模型对复杂语言结构的理解,并提升了其在多种任务上的泛化能力 6. 灵活性和多样性:Decoder-only模型在预训练时可以接受广泛多样的输入格式,包括单个词...
- LLM模型的架构从Encoder-Decoder转变为Decoder-Only。 - Decoder-Only架构具有方便扩展和低训练成本的优势。 - Decoder-Only架构在分布式训练中具有更高的参数量和集群规模上限。 - Encoder-Only架构不适合NLP生成任务,而在CV领域应用更多。 - T5模型难以扩展到千亿参数规模,因为难以使用流水并行。 - 流水并行是千卡...
1. 什么是Encoder-only、Decoder-Only 大模型(Large Language Model,LLM),目前一般指百亿参数以上的语言模型,主要面向文本生成任务。而"encoder-only"和"decoder-only"是两种不同的架构,它们都基于Transformer模型,但在处理输入和生成输出的方式上有所不同。
众所周知,目前主流的 LLM,都是基于 Causal Attention 的 Decoder-only 模型(对此我们在《为什么现在的LLM都是Decoder-only的架构?》也有过相关讨论),而对于 Causal Attention,已经有不少工作表明它不需要额外的位置编码(简称 NoPE)就可以取得非平凡的结果。然而,事实是主流的 Decoder-only LLM 都还是加上了额外的位...
首先概述几种主要的架构: Encoder-only:以谷歌的BERT为代表。 Encoder-Decoder:以谷歌的T5、Meta 的BART为代表。 基于自回归空白填充的通用语言模型:清华大学的GLM。 XLNet:XLNet在那时是一种通用的自回归预训练方法。通过最大化所有可能的因式分解排列的对数似然,学习双向语境信息;用自回归本身的特点克服 BERT 的缺...
所以,笔者作出的回答是:LLM 之所以主要都用 Decoder-only 架构,除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上是因为 Encoder 的双向注意力会存在低秩问题,这可能会削弱模型表达能力,就生成任务而言,引入双向注意力并无实质好处。而 Encoder-Decoder 架构之所以能够在某些场景下表现更好,大概只是因为它多了一倍参数。所以...
所以,笔者作出的回答是:LLM 之所以主要都用 Decoder-only 架构,除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上是因为 Encoder 的双向注意力会存在低秩问题,这可能会削弱模型表达能力,就生成任务而言,引入双向注意力并无实质好处。而 Encoder-Decoder 架构之所以能够在某些场景下表现更好,大概只是因为它多了一倍参数。所以...