3. 预测准确性:大型的LLM模型通常需要处理大量的数据和复杂的语言结构,使用decoder only模型框架可以更好地捕捉输入序列的语义信息,并生成更准确的输出序列。 4. 内存占用减少:Encoder-Decoder架构在处理输入时,尤其是对于变长序列,往往需要对所有输入进行填充(padding),以适应固定尺寸的批次处理,这导致了较高的内存占用。
昨天,亚马逊的研究人员(还有一些美国高校)发表了一篇论文《Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond》,里面总结了当前大语言模型(Large Language Models, LLMs)的主流的网络架构和技术特点,包括Encoder-Decoder和Decoder架构的区别等。最重要的是,它根据不同的LLM的特点以及任务,...
LLM 101: 一起入门大语言模型 / Winter 2024第二章 Transformer模型 第三节 编程实践这一章主要掌握两个模型结构:RNN Encoder-Decoder with Attention和Transformer1) RNN Encoder-Decoder with Attention2) The Annotated Transformer 3). 基于OpenNMT, 视频播放量 88
这个图对于当前大语言模型技术总结非常清晰明了。三个树枝分别代表三类不同技术栈(Encoder-Decoder、Encoder-Only和Decoder-Only)。毫无提问Decoder-Only是目前最火热的方法(最右侧最粗壮的),从GPT-1开始,最近的一系列大模型都是这种架构,而BERT作为最早的transformer的Encoder- Decoder架构现在基本已经弃用了! #LLM(大...
• 在每个注意力层和FFN之后,都会应用Layer Normalization,用于规范化输入数据,有助于训练稳定性和收敛速度。 5. Decoder部分 • Decoder也由一系列相同的注意力层构成,但与Encoder不同的是,它包含两个自注意力模块:一个是 masked multi-head self-attention,确保在预测当前位置的词时不会看到未来的位置;另一个...
从理论角度强答一波: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,在同等参数量...
ss计算和batch内其他样本解耦,方便多机大batch训练,已经成为诸多 多模态大模型选用的视觉encoder 🌟在SigLIP的基础上,DeepMind最近更上一层楼,汇总了近期各种提升CLIP性能的训练策略,推出新版的SigLIP-2,各方面性能全面升级,堪称视觉编码器领域的“瑞士军刀”,大家给MLLM选择视觉encoder基座时又多了新的选择～ ...
- 关键字:Decoder-only Language Models, Text Embedding, Bidirectional Attention, Masked Next Token Prediction, Contrastive Learning🎯 研究目标:提出了一种新的无监督方法LLM2Vec,能够将任何解码器模型转换成强大的文本编码器。🧱 方法概述:LLM2Vec 包括三个简单的步骤:1) 启用双向注意力机制,2) 基于掩码的...
🔥一曲红绡不知数:前大模型时代,BERT让【预训练】和【Transformer架构】两大技术理念牢牢扎根😭门前冷落鞍马稀:但如今在decoder-only结构为主的大模型时代,BERT这类encoder结构+MLM预训练的模型虽然还在工业界广泛使用,得到的研究关注却少了许多,大伙的记忆还停留在RoBERTa和DeBERTa这些经典的改进版...