Encoder-Decoder T5 GLM-130B UL2 Decoder-only GPT系列 LLaMA OPT PaLM LaMDA Chinchilla BLOOM 写在最后 系列文章导览 参考资料 开篇 大家好,我是小A。今天给大家带来本系列的第二篇内容,主要介绍LLM基座模型里常见的3种transformer架构,encoder-only,encoder-decoder和decoder-only NLP任务速览 在深入介绍LLM网络...
2. 提高生成效率- 并行生成：在生成任务中，Decoder-Only模型可以更高效地进行并行生成。虽然生成过程中仍然需要自回归（autoregressive）的方式逐词生成，但在某些情况下，可以利用并行计算来加速这一过程。- 减少计算开销：由于没有编码器部分，模型的参数量和计算量都相对较小，这在资源受限的环境中尤为重要。3. ...
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...
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...
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 Transformer是Transformer架构的一种变体,它仅包含解码器部分,没有编码器。这种架构的设计灵感来源于人类语言生成的天然过程,即语言生成通常是一个顺序的、基于上下文的过程,这与Decoder-only Transformer的token-by-token生成方式高度契合。因此,Decoder-only Transformer在文本生成、对话系统等生成式任务中表现...
1、结构：Encoder-Decoder Transformer包含编码器和解码器两个部分，而Decoder-Only Transformer只包含解码器...
Decoder-only Transformer之所以被称为因果Transformer，是因为它们在处理和生成文本时遵循一种顺序依赖关系，...
《Decoder Only 的 Transformer 架构有什么优势?》Decoder-Only 的 Transformer 架构在自然语言处理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O网页链接 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间...
causal decoder-only的transformer模型结构 Causal decoder-only transformer是一种只包含解码器的transformer模型,其结构如下: 1.输入嵌入(Input Embedding):输入嵌入将输入序列中的每个词转换成固定长度的向量表示,这些向量在模型训练中会被调整,使得最终模型的输出尽可能接近标准答案。对于自然语言处理任务,通常会使用预...