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...
粉色分支,Encoder-only框架(也叫Auto-Encoder),典型代表如BERT等 绿色分支,Encoder-decoder框架,典型代表如T5和GLM等 蓝色分支,Decoder-only框架(也叫Auto-Regressive),典型代表如GPT系列/LLaMa/PaLM等 Harnessing the Power of LLMs in Practice 刚听这三种框架名称可能会有点懵逼,不用担心,先感性认识一下。如下所...
核心是通过注意力构建文本之间的相关性 Encoder-Decoder: All you need is attention 包含encoder和decoder两部分 encoder用于对输入input的表征,decoder用于序列outputs生成。 在翻译的场景,比如中文翻译成英文、encoder输入为中文,decoder预测英文。 encoder和decoder都是在基本结构的基础上堆叠而成,堆叠个数对应层数。 Emb...
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 ...
2. encoder-decoder模型仍具有前景，因为这种类型的架构仍在积极探索中，而且大多数都是开源的。Google对开源该架构做出了重大贡献。然而，decoder-only模型的灵活性和多功能性似乎使得Google坚持这一方向的前景不太乐观。3. LLMs展现出向封闭源代码的趋势。在LLM开发的早期阶段（2020年之前），大多数模型是开源的...
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...
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 框架的...
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
截止目前,基于 encoder-decoder 框架的模型在语音处理任务中仍占主导地位,而基于语言模型(LM)的方法还处于初期探索阶段。AudioLM 和 VALL-E 作为前期工作已经证明了利用离散语义单元(Semantic Units)和离散声学单元(Acoustic Units)联合语言模型建模在音频生成任务上的有效性。
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...