- 无固定输入：不像Encoder-Decoder模型需要固定的输入序列，Decoder-Only模型可以更灵活地处理变长的输入和输出。 5. 更好的微调性能- 预训练和微调：Decoder-Only模型在大规模预训练后，可以更有效地进行微调。由于模型结构简单，微调过程中的参数更新更加高效。- 迁移学习：预训练好的Decoder-Only模型可以更容易地...
从BERT的介绍我们已经知道了encoder-only就是所有输出token都能看到过去和未来的所有输入token,这个对于NLU任务天然友好,但是对于seq2seq任务,如机器翻译,这个结构就不是特别匹配,因为比较难直接用做翻译结果的生成 一种直接的办法就是加上decoder做预测生成,这就形成了encoder-decoder架构,如下所示 Classic Transformer B...
最近，清华大学软件学院机器学习实验室和大数据系统软件国家工程研究中心提出了名为Timer（Time Series Transformer）的面向时间序列的大模型（Large Time Series Model, LTSM）。模型采用仅编码器（Decoder-only）结构，基于多领域时间序列进行大规模预训练，通过微调突破了少样本场景下的性能瓶颈，适配不同输入输出长度的时...
1 总体结构由encoder + decoder组成。 6个相同的encoder, dmodel=512 , 前向网络d_ff=2048 多头h=8, dropout=0.1 decoder后面其实还有一个linear+softmax 步骤操作 对应的整体结构和代码如下所示:目前大部分比较热门的神经序列转换模型都有Encoder-Decoder结构[9]。Encoder将输入序列 (x1,x2,x transformer 深度...
一文读懂:解码器专用的 Transformer 架构是如何工作的(How does the (decoder-only) transformer architecture work)? clawchat 将各位奇奇怪怪的问题丢给我吧,我会把答案贴上来1 人赞同了该文章 到处都在说大语言,大数据,打开抖音 B乎 B站 小红书,到处都是GPT。 今天,认真看完这遍文章,以后吹牛逼的时候,你...
四、可视化解读Transformer Decoder内部结构 Decoder Only架构 结合上图,我们可以更直观地理解Transformer Decoder的内部结构和数据流动过程。以下是代码与图中描述各部分的对应关系: 4.1. 整体结构对应 图中展示了一个解码器(Decoder)的结构,而代码中定义的TransformerDecoder类正是实现了Transformer架构中的解码器部分。
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 模型虽然也能分析或理解用户输入,但是因为结构差异,Decoder-Only 模型也存在一定的局限性: 1、输入长度受限于生成长度 Decoder-Only 模型处理用户输入时,将输入视为生成序列的开头部分,与未来生成的内容共享同一序列窗口。 如果输入非常长,可能会占用较多的序列窗口空间,导致对上下文信息的捕捉不完整。
GPT-2是基于 transformer模型的decoder架构构建的。而BERT则是基于 transformer模型的encoder结构构建的。我们将在以下部分中研究两者的差异。两者之间的一个关键区别是,GPT2与传统语言模型一样,一次输出一个token。接下来让我们来举例说明,经过训练的GPT-2是如何背诵机器人第一定律(First Law of Robotics)的。 这些模...
最典型的反向折叠模型是Facebook提出的ESM-IF,它采用encoder-decoder架构,将结构作为encoder的输入,并以结构编码为条件对序列进行自回归解码。 「规模就是一切」 我们已经看到,随着计算能力、数据和模型规模的增加,通用语言模型在复杂任务上的性能也在提高。