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...
三、Encoder-Decoder(编码器-解码器) 定义与特点: Encoder-Decoder是一种常见的深度学习架构,由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。编码器负责将输入序列转换为一个内部表示(向量),解码器则基于这个内部表示生成输出序列。 注意力机制: 编码器双向注意力:每个输入元素都可以关注到序列中的其他所有元素,实现...
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...
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。 参照着Prefix LM,可以看下...
Prefix-Tuning进一步把control code优化成了虚拟Token,每个NLP任务对应多个虚拟Token的Embedding(prefix),对于Decoder-Only的GPT,prefix只加在句首,对于Encoder-Decoder的BART,不同的prefix同时加在编码器和解码器的开头。在下游微调时,LM的参数被冻结,只有prefix部分的参数进行更新。不过这里的prefix参数不只包括embedding层...
Prefix-Tuning进一步把control code优化成了虚拟Token,每个NLP任务对应多个虚拟Token的Embedding(prefix),对于Decoder-Only的GPT,prefix只加在句首,对于Encoder-Decoder的BART,不同的prefix同时加在编码器和解码器的开头。在下游微调时,LM的参数被冻结,只有prefix部分的参数进行更新。不过这里的prefix参数不只包括embedding层...
【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,分析了BERT灭绝的始末以及不同架构模型的优缺点,以史为鉴,对于未来的创新具有重要意义。
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],如问题描述中的图所示。Pidx表示prefix中的索引,hi由下式所示: 这里我们固定GPT的参数,只会训练prefix中的参数,很明显,对于非prefix的token,都会依...
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) ...
对于prefix放在哪里,作者针对gpt系列的自回归模型以及encoder-decoder形式的模型做了不同的设计。 自回归模型:prefix就放在了每层transformer输入的最前面 encoder-decoder模型:分别放在encoder和decoder输入最前面 2)Prefix添加的位置 在transformer结构下,很多人可能会想了,这个prefix具体实现应该加在哪里了。刚读完论文可能...