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 27 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 ...
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...
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。
【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…
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...
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]...
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。