Encoder-Decoder 架构 Encoder-Decoder架构是一种强大的神经网络模型,主要用于处理序列到序列(Sequence to Sequence, Seq2Seq)任务,如机器翻译、文本摘要等。它在Encoder-only架构的基础上引入了Decoder组件,形成了一个完整的编码-解码系统。 架构组成 该架构主要包含两个核心部分: 1.编码器(Encoder) 由多个编码模块堆...
例如,在机器翻译中,Decoder会根据Encoder生成的源语言文本嵌入向量,逐步生成目标语言文本;在对话生成中,Decoder则会根据用户的输入和上下文信息生成相应的回复。 Encoder-Decoder混合架构 除了纯Encoder或纯Decoder架构外,还有一些LLM采用了Encoder-Decoder混合架构。这种架构结合了Encoder和Decoder的优势,先通过Encoder理解输入文...
encoder-decoder模型分布式训练困难 decoder模型结构简单,其分布式训练相对容易,而encoder-decoder结构的模型由于结构复杂的多导致了训练时工程结构复杂,成本大大增加 有论文证明,encoder-decoder模型在参数量不断增加时不具有显著优势。在模型较小时,由于中间隐变量的存在,decoder部分进行交叉注意力会获得更好的效果,但随着模...
Transformer模型是典型的Encoder-Decoder架构,它在机器翻译、文本摘要等领域取得了显著成效。 四、对比与总结 架构类型核心特点优势应用场景 Decoder-Only 仅含解码器 计算高效、内存占用少、泛化能力强 文本生成、对话系统 Encoder-Only 仅含编码器 处理高效、灵活性高 文本分类、情感分析 Encoder-Decoder 编码器和解码器...
1. Decoder-only 和 Encoder-Decoder 两种框架的对比 Decoder-only 模型带来了 3.9 个 BLEU 的显著改进，当用 U2S 代替声码器合成语音时，缩小了性能差距，证明了 U2S 后端的鲁棒性。2. 多任务训练 U-XLM 在涉及的多个任务（包括 S2ST、ASR、ST、MT 和 TTS）上都取得了可观的性能，验证了 Decoder-only ...
所谓的“decoder-only（仅解码器）”实际上意味着“自回归编码器-解码器”。“encoder only（仅编码器）” 实际上包含一个编码器和解码器（非自回归），而所谓的“encoder-decoder（编码器-解码器）”真实含义是”自回归编码器-解码器“—— Yann Lecun这个小节会简要介绍常见的不同的大模型的模型架构和用例。目...
LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encoder-decoder 个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
架构:由Transformer论文衍生出来的大语言模型,主要有三种模型架构 预训练目标:FLM,PLM,MLM 调整: 微调: Transformer transfomer可以并行地计算? transformer中encoder模块是完全并行的,而decoder不是完全并行的。 模型结构 使用原文表
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 的缺点;此外,XLNet 还融合了那时最优的自回归模型 Transformer-XL ...
Encoder-Only:以谷歌的BERT为代表。 Encoder-Decoder:以Meta的BART、谷歌的T5、清华大学的GLM为代表。 Decoder-Only:以OpenAI的GPT、谷歌的Bard、Meta的LLaMA、DeepMind的Chinchilla、Anthropic的Claude为代表。 从2017年发展到现在,基本可以判定Decoder-Only路线胜出,并不是说另外两条路线做不出大语言模型,而是GPT的碾压...