仅解码器(only-decoder)模式是一种不依赖于编码器输入的模型结构,它主要用于处理序列到序列(sequence-to-sequence)的问题。在这种模式下,模型只包含一个解码器部分,用于生成目标序列。与编码器-解码器模式相比,仅解码器模式在某些场景下可以降低计算复杂度和内存占用。 三、工作原理 仅解码器模式的工作原理可以分为以...
提出Decoder-Decoder新型架构，名为YOCO（You Only Cache Once）。YOCO仅缓存一次键值对，可大幅降低GPU内存需求，且保留全局注意力能力。一张图来看YOCO和标准Transformer的比较。在处理512K上下文长度时，标准Transformer内存使用是YOCO的6.4倍，预填充延迟是YOCO的30.3倍，而YOCO的吞吐量提升到标准Transformer的9.6倍。
针对encoder-decoder、only-encoder、only-decoder三种架构，它们在推理过程中的不同步骤和方式如下： 1.Encoder-Decoder架构： -输入序列通过编码器（Encoder）进行编码，生成一个上下文向量或隐藏状态。 -上下文向量被传递给解码器（Decoder），并作为其初始状态。 -解码器根据上下文向量和已生成的部分输出，逐步生成目标...
微软& 清华最新研究,打破 GPT 系列开创的 Decoder-Only 架构 ——提出 Decoder-Decoder 新型架构,名为 YOCO(You Only Cache Once)。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低 GPU 内存需求,且保留全局注意力能力。一张图来看 YOCO 和标准 Transformer 的比较。 在处理 512K 上下文长度时,标准 Transformer 内存使用是 YOC...
Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,仅包含解码器部分,没有编码器。这种架构通常用于生成任务,如文本生成、对话系统等。其代表模型是GPT(Generative Pre-trained Transformer),它通过预测下一个单词来生成文本,具有自回归生成的特点。 工作原理:Decoder-Only架构的核心是自回归生成机制,即模型通过输入序列的已知部分来...
西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI微软&清华最新研究,打破GPT系列开创的Decoder-Only架构—— 提出Decoder-Decoder新型架构,名为YOCO(You Only Cache Once)。YOCO 仅缓存一次键值对,可大幅降低GPU…
GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列模型是最典型的 Decoder-only 网络的例子,今天来梳理下Decoder-only 网络和Encoder-Decoder(编码器-解码器)架构之间的区别,并澄清它们各自适用的任务。 编码器-解码器架构 编码器-解码器架构(如标准的 Transformer)由两个主要部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。
LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意...
Decoder-only架构在大规模语言模型中占主导地位，主要是因为：1. 训练和实现简单高效 2. 参数利用率高 ...
首先,我们需要了解Decoder-only架构的基本概念。在Encoder-Decoder架构中,Decoder负责将输入序列解码为输出序列。在传统的Encoder-Decoder架构中,编码器(Encoder)将输入序列映射到隐层表示,解码器(Decoder)基于这些表示来生成输出序列。而在Decoder-only架构中,解码器不仅需要生成输出序列,还需要通过自注意力机制等手段对...