1. prefix Decoder 系 2. causal Decoder 系 3. Encoder-Decoder 三、训练目标 四、为何现在的大模型大部分是Decoder only结构? 五、为什么有涌现能力 六、大模型的优缺点 本篇从目前开源的主流模型体系架构出发,对大模型做比较基础的介绍。 本篇主要以范围较宽的面试题形式,深入介绍大模型基础,大家可以参考着本...
prefix LM和decoder-only结构的区别 这是森森 26 人赞同了该文章 从大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析得到启发prefixLM在处理多轮对话的过程中,设有3轮对话,Q1A1,Q2A2,Q3A3,PrefixLM需要构建三条样本: Q1->A1 Q1A1Q2->A2 Q1A1Q2A2Q3->A3 ...
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。 针对主流的Decoder Only的生成式因果语言模型,...
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在生成任务上,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。 针对主流的Decoder Only的生成式因果语言模型,...
encoder-only模型(例如BERT)、encoder-decoder模型(例如T5)和decoder-only模型(例如GPT系列)。 可是人们对这种划分感到很困惑,并且存在着大量的误解,所以这正是Yi Tay写作这篇博文的目的,他希望能够帮助大家建立更加清晰的理解。 首先要明确的一点是,encoder-decoder模型实际上仍然是自回归模型。encoder-decoder模型中的...
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...
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。 针对主流的Decoder Only的生成式因果语言模型...
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...
Whether prefix cache can speed up decoder-only frameworks, such as Qwen-1.5. If I want to further speed up Qwen-1.5, do you have any other suggestions? My scene has sped up by more than four times. my batchsize is 100 Thanks for your reply. The batchsize is 1 in my setting, and...
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...