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...
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...
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...
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。
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
Causal Decoder:从左到右的单向注意力。自回归语言模型,预训练和下游应用一致,生成类任务效果好。训练效率高。Zero-Shot能力强,涌现能力。如GPT系列、LLaMA、BLOOM、OPT Encoder-Decoder:输入双向注意力,输出单向注意力。对问题的编码理解更充分,在偏理解的NLP任务上表现相对较好,缺点是在长文本生成任务上效果较差,训...
语言模型从早期的 N 元文法(N-Gram,本文要介绍的),到神经网络被提出后最早期的感知器(Perceptron),再到后来席卷计算机视觉(CV)领域的卷积神经网络(CNN),然后出现考虑序列特征的循环神经网络(RNN,包括 Encoder-Decoder 模型),直到 2017 年横空出世的 Transformer,大概分这五个主要阶段。因为本文的重点是 Transformer...
训练T5:微调使用E+的事实和添加噪声的回答作为输入,模型目标是把噪声回答修复成正确答案。这里如果E+不足4条的会随机采样E−这样可以提高模型对噪声事实的识别能力。值得说一下的是这里多个事实并非采用拼接的形式进行融合,而是使用Fusion-in-decoder的形式在encoder层编码后进行拼接,再进入Decoder。
同样是对超长文本进行切块,然后独立编码,PCW使用的是Decoder框架。和unlimiformer只使用Top-Key进行解码,PCW在解码过程中对全部输入上文进行Attention。对比Encoder-Decoder框架,因为输入和输出都在Decoder侧,PCW需要解决两个问题:位置编码和注意力矩阵如何调整, 下图基本概括了这两个细节 ...