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...
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...
2.1 decoder-only 2.2 encoder-only 2.3 encoder-decoder 2.4 为什么现在的LLM都是decoder-only架构 3 如何评估 1 预训练 预训练:指模型预先在大规模无标签通用数据集上训练,以学习数据的通用特征的一种技术。 过去的NLP研究大都在特定任务上进行,有标签数据集往往较小,模型容易过拟合;现实世界中的文本数据常常是无...
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...
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 ...
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 ...
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
由Transformer论文衍生出来的大语言模型,主要有三条技术路线。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Cl
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...