Decoder-only models: 适用于生成任务,如文本生成。 Encoder-decoder models 或者sequence-to-sequence models: 适用于需要根据输入进行生成的任务,如翻译等任务。 Transformer架构最初是为翻译而设计的。在训练期间,Encoder 接收特定语言的输入(句子),而Decoder 需要输出对应语言的翻译。在Encoder中,注意力层可以使用一个...
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...
Encoder-only models: 适用于需要理解输入的任务,如句子分类和命名实体识别。 Decoder-only models: 适用于生成任务,如文本生成。 Encoder-decoder models 或者 sequence-to-sequence models: 适用于需要根据输入进行生成的任务,如翻译或摘要。 三 理解Transformer中的Token 因为模型是无法直接处理文本的,只能处理数字,就...
importtorchfromtorchimportnnimportmath# 导入math模块,用于后续的数值计算,例如对词嵌入进行缩放操作# 定义TransformerDecoder类,继承自nn.Module,这是PyTorch中用于构建神经网络模型的基类classTransformerDecoder(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,d_model,nhead,num_layers,dim_feedforward,max_seq_length):"...
Transformer Decoder only 架构和Transformer encoder only架构,心路历程:复现Transformer架构主干网络过程中,感受颇多,以前只是使用相关衍生模型,但是,从来没有深入的研究过Transformer架构的细节处理工作,这几天真的是成长了。这两年第三次复现作者论文,内心感受颇
Decoder-Only (以OpenAI的GPT系列为典型代表)。 实际上,在上面这张图中,除了最左下角“灰色”的那个小分支之外,所有的模型都是基于Transformer架构发展出来的。 Transformer出现于2017年,它的主要组成部分就是一个Encoder和一个Decoder。不管是Encoder,还是Decoder,它们内部又都是由多个包含注意力 (Attention) 模块的网...
Decoder only 一些研究侧重于对语言建模的Transformer解码器进行预训练。例如,生成式预训练 Transformer系列,即GPT、GPT-2和GPT-3,专门用于缩放预训练的Transformer解码器,并且最近的研究工作表明大规模PTM可以通过将任务和示例作为构造提示输入模型来实现令人印象深刻的性能。 Encoder-Decoder 也有采用Transformer编码器-解码...
图1就是我们常用的,decoder only又被称为Causal(因果),图2就是prefix-LM,GLM的原型,图3就是不太常用的T5就是这个架构 首先3种都是可以训练的,这个没啥可说的 在推理上encoder-decoder可就太不占优势了,因为它参数是前两个的两倍,得多用多少块卡啊,如果你的训练效果不能超过前两个两倍,那就都是赔的 ...
stateci−1ci−1. Because the previous hidden stateci−1ci−1depends on all previous target vectorsy0,…,yi−2y0,…,yi−2, it can be stated that the RNN-based decoderimplicitly(e.g.indirectly) models the conditional distributionpθdec(yi|Y0:i−1,c)pθdec(yi|Y0:i−1,c)...
Retro(Borgeaud et al., 2022)is an autoregressive decoder-only language model (LM) pretrained with retrieval-augmentation. Retro features practical scalability to support large-scale pretraining from scratch by retrieving from trillions of tokens. Pretraining with retrieval provides a more efficient stora...