Decoder-only LLM输入输出流程学习 是指仅使用Transformer架构中的解码器(Decoder)部分而不搭配编码器(Encoder)的模型。这类模型在自然语言处理(NLP)中非常常见,典型代表包括GPT系列、LLaMA、Bloom等大语言模型(LLMs)。最近学习了一下GPT模型从输入提示词到输出的整个流程,这里总结一下,若有不对请多多指教。
其次，Decoder only结构比Encoder-Decoder结构更加简单，训练中Decoder only结构只需要一次前向传播，而Encoder-Decoder结构则需要两次前向传播。所以对比之下，自然计算效率更高。同时，推理过程中，Casual decoder-only支持一直复用KV-Cache，对多轮对话更友好，因为每个token的表示只和它之前的输入有关，而encoder-decoder...
Decoder-only 架构 前面介绍的Encoder-Decoder架构在生成任务上表现优异,能够深入理解输入序列语义并生成连贯的文本。然而,在许多开放式生成任务中,输入序列往往较为简单或缺失,此时维持完整编码器处理这类输入可能会显得冗余。在这种场景下,更轻量灵活的Decoder-only架构表现更为出色。 Decoder-only架构通过自回归方式逐字...
相较于Encoder-Decoder架构,Decoder-only架构在计算效率和内存占用上具有显著优势。由于无需编码器先对整个输入序列进行编码,Decoder-only架构在训练和推理过程中速度更快,且内存占用更少。这一特点使得Decoder-only架构在处理大规模数据集时更加高效。 2. 泛化能力 实验表明,在无标注数据的zero-shot设置中,Decoder-only...
Decoder-Only架构在文本生成、聊天机器人等领域展现出巨大潜力,如GPT系列模型已广泛应用于写作辅助、问答系统等场景。 二、Encoder-Only架构 核心概念:Encoder-Only架构仅包含编码器部分,主要适用于不需要生成序列的任务,如文本分类、情感分析等。它通过编码器将输入序列编码为固定长度的向量表示,然后基于该表示进行下游...
预训练目标的直接性:Decoder-only模型使用标准的语言建模目标(预测下一个token),无需复杂的多任务设计(如BERT的掩码预测+下一句预测)。这种简化的目标减少了训练复杂性。 参数共享与统一结构:纯Decoder结构层间参数共享更高效,避免了Encoder-Decoder架构中两部分参数交互的复杂性,尤其在大规模训练时更易扩展。
（1）decoder-only：使用 decoder-only 框架实现直接的语音翻译，同时能够容纳多源的训练数据。（2）textless：构建了基于 units 的音频 LM 用于语音翻译，可以用于非书写语言。论文地址：https://arxiv.org/abs/2306.02982 demo 地址：https://speechtranslation.github.io/polyvoice/ 语音到语音翻译（S2ST）是一项...
面试官:“为什么现在的大模型大都是decoder-only架构?" 懵逼的我TAT:“呃呃,和encoder-only相比,它既能做理解也能做生成,预训练的数据量和参数量上去之后,GPT这样的decoder-only模型的zero-shot泛化能力Q很好,而BERTQ这样的encoder-only模型一般还需要少量的下游标注数据来fine-tuneQ才能得到较好的性能。" ...
现在的大型语言模型（LLM）大多采用Decoder only的架构，主要有以下技术原因：训练效率 参数数量和计算复杂度降低：Decoder only架构无需像Encoder-Decoder架构那样分别对输入和输出进行复杂的编码和解码操作，减少了模型的参数数量和计算复杂度，从而提高训练效率。在训练过程中，计算资源的需求相对较低，可以更快地完成训练...
详解为什么现在的 LLMs 大都是 Decoder-only 的架构 文章被收录于专栏:Python进阶之路 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。