左图为encoder-only,输出token都能看到所有输入token。例如y_1这一行可以看到x_1 \sim x_5输入 中图为decoder-only,输出token只能看到历史的输入token。例如y_3这一行只能看到x_1 \sim x_3输入,x_4和x_5并不能看到 右图为encoder-decoder,前k个输出token可以看到所有k个输入token,从k+1的输出token开始只...
除了我们所看到的结合了 encoder 和 decoder 的Transformer 架构之外,BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformers)和 T5(Text-To-Text Transfer Transformer)模型也属于此类。 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...
从上述工作流程中可以看出,Decoder-Only 模型没有显式的编码器模块,与 Encoder-Decoder 架构不同,Decoder-Only 模型不显式区分“理解”和“生成”阶段: Encoder-Decoder 模型:输入通过 Encoder 被编码为上下文向量,Decoder 利用这些向量生成输出。这种结构中,输入的理解与输出生成是分离的。 Decoder-Only 模型:用户输入...
encoder, decoder, input_embedded, target_embedded, generator): """ :param encoder: 编码器对象 :param decoder: 解码器对象 :param input_embedded: 编码器部分对应的经过embedding层处理过的输入对象 :param target_embedded: 解码器部分对应的经过embedding层处理过的输入对象 :param generator: 输出部分对象 "...
由Transformer论文衍生出来的大语言模型,主要有三条技术路线。Encoder-Only:以 谷歌 的BERT为代表。Encoder-Decoder:以 Meta 的BART、 谷歌 的T5、清华大学的GLM为代表。Decoder-Only:以OpenAI的GPT、 谷歌 的Bard、 Meta 的LLaMA、DeepMind的Chinchilla、Anthropic的Cl
Decoder Only 的 Transformer 架构有什么优势？Decoder-Only 的 Transformer 架构（也称为单解码器Transformer或纯解码器Transformer）在自然语言处理（NLP）领域中逐渐流行起来，尤其是在生成式任务中。这种架构相比传统的Encoder-Decoder Transformer架构有一些独特的优势。以下是Decoder-Only Transformer的主要优势：1. 简化...
【AI大模型】Transformer 三大变体之Decoder-Only模型详解,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。
与传统的Encoder-Decoder不同,Decoder-Only完全抛弃了Encoder部分,并采用了自注意力机制来实现序列到序列的转换。 在具体实现中,Decoder-Only模块由多个层堆叠而成。每个层包含三个关键模块:Self-Attention机制、Multi-Head Attention机制和Feed Forward Network机制。 2.3.1 Self-Attention机制 Self-Attention机制是Decoder...
Transformer包括Encoder-only、Decoder-only和Encoder-Decoder三种模型范式,其中Attention机制是Transformer的核心。它通过衡量相似性和加权组合实现全局联系,使得模型能够捕捉输入序列中的长期依赖关系。然而,传统的Transformer模型在处理长序列时存在计算复杂度高、内存消耗大等问题。 针对这些问题,LLaMA在Transformer的底层架构上...
Encoder only 仅使用编码器,编码器的输出用作输入序列的表示,这种结构通常用于分类或序列标记问题,例如图像分类。 Decoder only 使用了解码器,其中也删除了编码器-解码器交叉注意模块,这种结构通常用于序列生成,例如语言建模。 模型分析 影响Transformer模型复杂度的两个主要因素为隐藏层D 的维度为Dm 以及输入序列长度为...