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...
【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。
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
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. 简化模型结构- 减少复杂性：Decoder-Only架构去掉了编码器部分，使得模型结构更加简单，减少了模型的复杂性。- 易于实现：简化后的模型更容易实现和调试，减少了训练和推理过程中的潜在问题。2. 提高生成...
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
Encoder only 通常将Encoder作为文本的编码器,通常用于文本分类任务; Decoder only 只使用decoder时,需要将encoder和decoder的交叉编码器删除,通常用作文本生成任务。 5模型分析(Model Analysis) 为了分析Tranformer的计算复杂度,本文分析了其主要的两个组件:self-attention和position-wise FFN。具体的对比如下表所示,本文...
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...
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...
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...
Transformer模型的核心由Encoder和Decoder两部分组成,它们分别负责处理输入序列并生成输出序列。而Self-Attention和Cross-Attention则是这两种组件中不可或缺的部分,它们在模型的工作机制中起到了关键的作用。 一、Encoder和Decoder的作用 Encoder和Decoder是Transformer模型的两个核心组件,它们共同构成了序列到序列(seq2seq)...