因为decoder-only结构模型在没有任何微调数据的情况下,zero-shot的表现能力最好;而encoder decoder则需要在一定量的标注数据上做multitask-finetuning才能够激发最佳性能。 目前的Large LM的训练范式还是在大规模语料上做自监督学习,很显然zero-shot性能更好的 decoder-only架构才能更好的利用这些无标注的数据。 大模型...
Prefix Decoder 双向 单向 机器翻译、文本摘要等 GLM-130B、ChatGLM-6B Encoder-Decoder 双向 单向 机器翻译、文本摘要、语音识别等 Transformer及其变体 综上所述,Causal Decoder、Prefix Decoder和Encoder-Decoder三种架构各有千秋,适用于不同的文本处理任务。在选择合适的模型架构时,需根据具体任务的需求和数据特点进行...
Prefix Decoder适用于需要同时考虑输入理解和输出控制的场景,如问答系统、文本摘要等。 三、Encoder-Decoder 结构特点 Encoder-Decoder是Transformer模型最初提出时采用的架构,由独立的Encoder和Decoder两部分组成。Encoder将输入序列处理为一种中间表示,而Decoder则基于该中间表示自回归地生成目标序列。代表模型有T5、Flan-T5...
Prefix Decoder是指解码器在生成输出序列时会考虑整个输出序列的长度,并根据这个长度来决定解码的顺序。这种架构通常用于生成较长的序列,如文章或句子。 Causal Decoder则是在生成输出序列时,只考虑已经生成的输出部分,而忽略还未生成的输出部分。这种架构通常用于生成较短的序列,如单词或短语。 总的来说,这两种解码器...
针对编码器-解码器架构模型:Encoder 和 Decoder 都增加了前缀,得到 z = [PREFIX; x; PREFIX0; y]。Encoder 端增加前缀是为了引导输入部分的编码, Decoder 端增加前缀是为了引导后续 token 的生成。 上部分的微调更新所有 Transformer 参数(红色框),并且需要为每个任务存储完整的模型副本。下部分 的 Prefix Tuning...
整体采用encoder-to-decoder架构; 三、方法:Prefix-Tuning 可以将token优化为连续词嵌入,而不是优化离散标记,其效果将向上传播到所有 Transformer 激活层,然后向右传播到后续标记。 这比需要匹配真实单词嵌入的离散提示更具表现力。 同时,这不如干预所有激活层的表现力,这避免了长期依赖并包括更多可调参数。 因...
近来LLM主要是指,Decoder-Only架构的大规模预训练语言模型。 毕竟,同等参数规模和训练数据量,Encoder-Decoder架构的T5和Bart在生成任务熵,相比Decoder-Only架构并不具备优势。更不用说,Encoder-Only架构的BERT了。 但是,所有使用Transformer架构的算法都可以使用上述PEFT方法。
对于decoder架构,将在输入序列之前增加前缀,而对于encoder-decoder架构则会分别在encoder和decoder之前都增加前缀。 需要注意的是这些前缀并非自然语言,而是在输入序列经过embedding之后插入的虚拟向量。所以只需要给定前缀向量的长度之后就可以进行微调,直到模型适配下游任务。
还有一种生成式架构是encoder-decoder,就是BART,大家也很熟不赘述,同GPT比就是BART的encoder是双向的,decoder是单向的。如下图所示: Prefix-Tuning prefix-tuning在生成式任务中可以替代fine-tuning,方法就是在自回归模型前加个prefix,z=[PREFIX;x;y]或者再encoder和decoder前都加prefix,z=[PREFIX;x;PREFIX';y]...
还有一种生成式架构是encoder-decoder,就是BART,大家也很熟不赘述,同GPT比就是BART的encoder是双向的,decoder是单向的。如下图所示: Prefix-Tuning prefix-tuning在生成式任务中可以替代fine-tuning,方法就是在自回归模型前加个prefix,z=[PREFIX;x;y]或者再encoder和decoder前都加prefix,z=[PREFIX;x;PREFIX';y]...