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...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680winterpi changed the title Encoder VS Decoder LLM相关9--Encoder VS Decoder Oct 9, 2024 Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment Assignees No one assigned Labels None yet Projects None yet ...
LLMs中有的是只有编码器encoder-only,有的只有解码器decoder-only,有的是2者混合 encoder decoder hybrid。三者都属于Seq2Seq,sequence to sequence。并且字面意思是虽只有编码器encoder,实际上LLMs是能decoder一些文本和token的,也算是decoder。不过由于encoder-only类型的LLM不像decoder-only和encoder-decoder那些有自...
Decoder-only模型(例如 GPT),又称自回归 (auto-regressive) Transformer 模型; Encoder-Decoder 模型(例如 BART、T5),又称 Seq2Seq (sequence-to-sequence) Transformer 模型。 High-level Transformer 结构 标准的 Transformer 模型主要由两个模块构成: Encoder(左边):负责理解输入文本,为每个输入构造对应的语义表示...
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。
由于Decoder-only架构相对简洁，其模型复杂度较低，从而提高了训练效率。相比之下，Encoder-Decoder架构在...
简单直接、可扩展性强。相比之下，encoder-decoder 模型通常需要分别训练 encoder 端和 decoder 端；当...
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
Prefix Decoder,即前缀语言模型,其结构介于Causal Decoder和Encoder-Decoder之间。该框架在输入部分采用双向注意力,允许前缀序列中的任意两个token相互可见;而在输出部分则采用单向注意力,类似于Causal Decoder。代表模型有ChatGLM、U-PaLM等。 优点 输入理解充分:由于输入部分采用双向注意力,Prefix Decoder对问题的编码理解...
图3: RoBERTa-base和Decoder-base支持下游任务的区别 由于预训练方式从Encoder到Decoder的变迁,以Prompt-tuning为代表的技术核心思想为改造下游任务形式,使之符合语言模型的训练范式以便更好的激发语言模型在下游任务上的表现能力,很多NLP任务都被统一为了Seq2Seq的结构,以生成式的方式来解决。