蓝色分支,Decoder-only框架(也叫Auto-Regressive),典型代表如GPT系列/LLaMa/PaLM等 Harnessing the Power of LLMs in Practice 刚听这三种框架名称可能会有点懵逼,不用担心,先感性认识一下。如下所示 横轴代表了输入token,纵轴代表相对应每个位置的输出token 左图为encoder-only,输出token都能看到所有输入token。例如...
3. 更好的长距离依赖建模- 自注意力机制：Decoder-Only架构中的自注意力机制可以更好地捕捉长距离依赖关系。每个解码器层都可以访问之前生成的所有token，从而更好地理解上下文信息。- 上下文窗口：在生成过程中，模型可以利用更长的上下文窗口，这对于需要长时间记忆的任务非常有利。4.更灵活的上下文处理- 动态上下文...
本文是理解Decoder-Only Transformer架构的工作机制的一些零碎笔记。完整的原理、模块、公式解读,网上已经有大量的文章了。 引言 近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了突破性进展。这些模型不仅能够生成流畅的文本,还能理解复杂的语言指令,完成各种...
# 构建解码器层 class DecoderLayer(nn.Module): def __init__(self, d_model, self_attn1, self_attn2, feed_forward, dropout=0.1): """ :param d_model: 词嵌入维度 :param self_attn1: 第一个注意力机制子层(output连接层) :param self_attn2: 第二个注意力机制子层(编码器链接) :param fee...
Transformer Decoder-Only架构主要由Self-Attention机制、Multi-Head Attention机制和Feed Forward Network机制组成。这些模块通过堆叠和链接形成了一个端到端的解码器结构。 在Self-Attention机制中,解码器能够对输入序列中的不同位置进行自我关注,从而捕捉局部和全局之间的依赖关系。Multi-Head Attention机制通过多个并行的自...
实际上,decoder-only 架构和 encoder-only 架构的应用程序之间的区别有点模糊。例如,GPT 系列中的纯 decoder 模型可以为翻译等任务做好准备,这些任务通常被认为是序列到序列的任务。类似地,像 BERT 这样的纯 encoder 模型可以应用于通常与 encoder-decoder 或纯 decoder 模型相关的摘要任务。
Decoder-only Transformer之所以被称为因果Transformer，是因为它们在处理和生成文本时遵循一种顺序依赖关系，...
1、结构：Encoder-Decoder Transformer包含编码器和解码器两个部分，而Decoder-Only Transformer只包含解码器...
实际上,decoder-only 架构和 encoder-only 架构的应用程序之间的区别有点模糊。例如,GPT 系列中的纯 decoder 模型可以为翻译等任务做好准备,这些任务通常被认为是序列到序列的任务。类似地,像 BERT 这样的纯 encoder 模型可以应用于通常与 encoder-decoder 或纯 decoder 模型相关的摘要任务。
零样本（zero-shot）表现更强：Decoder-only模型能够在没有额外训练的情况下展现出色的泛化能力。 效率与参数更精简：通过深度编码器与浅层解码器的组合，它在保持性能的同时减少了不必要的复杂性。 兼容性广泛：无论是生成还是理解任务，它都能灵活适应，成为多任务处理的理想选择。 预训练与应...