将输入的词汇索引(整数形式)转换为维度为d_model的向量表示self.embedding=nn.Embedding(vocab_size,d_model)# 实例化Transformer解码器中的一个基本层,包含了多头注意力机制、前馈神经网络等关键组件decoder_layer=nn.TransformerDecoderLayer(d_model,nhead,dim_feedforward)# 将多个decoder_...
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...
Decoder-Only Transformer架构源于2017年提出的原始Transformer模型[1],但通过去除编码器部分,专注于解码过程,实现了更高效的训练和推理。这种架构在大规模预训练和下游任务适应方面表现出色,成为了当前LLMs的主流选择。 本文旨在了解Decoder-Only Transformer架构,探讨其工作原理、核心组件、应用案例以及未来发展方向。我们将...
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...
Transformer 的三大变体:Decoder-Only 专注生成文本,Encoder-Only 擅于分析文本,Encoder-Decoder 融合编解码实现文本生成和文本分析。 人工智能 transformer 语言模型 LLM ai Transformer架构 # 学习实现Transformer架构的指南Transformer是一种强大的神经网络架构,广泛应用于自然语言处理(NLP)和其他领域。它由Vaswani等人在201...
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。
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"的Transformer架构的一个典型例子就是OpenAI的GPT模型(Generative Pretrained Transformer)。优点:1. 简化模型:由于所有的处理都在解码器中完成,这种架构简化了模型的复杂度。2. 高效处理:Decoder-only架构在处理生成任务(如文本生成)时表现出色,因为它能够直接生成输出,而无需通过编码器进行额外的处理。