prefix decoder causal decoderprefix decoder causal decoder Prefix Decoder和Causal Decoder是两种不同的解码器架构,都属于自然语言处理领域中的语言模型。 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 ...
Causal Decoder适用于文本生成任务,如对话生成、文本续写、文章创作等。 二、Prefix Decoder 结构特点 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...
大模型主要架构分为三种::prefix Decoder 系、causal Decoder 系、Encoder-Decoder。 1.prefix Decoder 系 注意力机制方式:输入双向注意力,输出单向注意力 特点:prefix部分的token互相能看到,属于causal Decoder 和 Encoder-Decoder 折中 代表模型:ChatGLM、ChatGLM2、U-PaLM 缺点:训练效率低 2.causal Decoder 系 注...
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...
Causal LM只涉及到Encoder-Decoder中的Decoder部分,采用Auto Regressive模式,直白地说,就是根据历史的token来预测下一个token,也是在Attention Mask这里做的手脚。 参照着Prefix LM,可以看下Causal LM的Attention Mask机制(左)及流转过程(右)。 Ps(图真是个好东西,一图胜万字呀) ...
Causal LM是因果语言模型,目前流行地大多数模型都是这种结构,别无他因,因为GPT系列模型内部结构就是它,还有开源界的LLaMa也是。 Causal LM只涉及到Encoder-Decoder中的Decoder部分,采用Auto Regressive模式,直白地说,就是根据历史的token来预测下一个token,也是在Attention Mask这里做的手脚。
Causal LM是因果语言模型,目前流行的大多数模型都是这种结构,别无他因,因为GPT系列模型内部结构就是它,还有开源界的LLaMa也是。 Causal LM只涉及到Encoder-Decoder中的Decoder部分,采用Auto Regressive模式,直白地说,就是根据历史的token来预测下一个token,也是在Attention Mask这里做的手脚。
【新智元导读】前谷歌科学家Yi Tay重磅推出「LLM时代的模型架构」系列博客,首篇博文的话题关于:基于encoder-only架构的BERT是如何被基于encoder-decoder架构的T5所取代的,分…
decoder_inputs_embeds=decoder_inputs_embeds, past_key_values=past_key_values, **kwargs, ) 我们来近距离看:transformers->models->t5->modeling_t5.py->T5Attention类,这里的关键步骤是project函数中的hidden_states = torch.cat([past_key_value, hidden_states], dim=2),注意project函数仅仅用于key和va...
Causal LM是因果语言模型,目前流行的大多数模型都是这种结构,别无他因,因为GPT系列模型内部结构就是它,还有开源界的LLaMa也是。 Causal LM只涉及到Encoder-Decoder中的Decoder部分,采用Auto Regressive模式,直白地说,就是根据历史的token来预测下一个token,也是在Attention Mask这里做的手脚。