一、Decoder-Only架构 1.1 定义与特点 Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,其核心在于仅包含解码器部分。这种架构的模型擅长于从输入中生成连续的输出序列,如文本生成、机器翻译等。Decoder-Only架构的代表模型包括GPT系列、LLaMA、OPT和BLOOM等。 1.2 工作原理 Decoder-Only架构通过解码器直接处理输入,并基于先前的输...
有同时采用 encoder 和 decoder 结构的大语言模型, 即直接调整 transformer 结构的大语言模型 GLM 和 UL2 等系列模型。 GLM GLM,全名为 General Language Model,是由清华大学所开发的开源语言模型。其目的是为了在所有的 NLP 任务中都达到最佳表现。尽管其他模型之前有试图通过多任务学习以达到结合目标和不同的框架...
这基本就是提示的原理,它让Decoder类模型可以在不fine-tune的情况适应各种类型的下游任务,同时也拥有了BERT的一些优势——虽然不是双向的,但应学习的知识都在前文里。 论文地址:Language Models are Few-Shot Learners 2.4 结合Encoder和Decoder 常见模型:T5,GLM 结构:结合Encoder和Decoder 方法:在Encoder中使用双向上...
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Claude为代表。 从2017年发展到现在,基本可以判定Decoder-Only路线胜出,并不是说另外两条路线做不出大语言模型,而是GPT的碾压...
那么LLM 是否可以直接作用于其它模态的 Token 呢,即 LLM 是否可以用作 Encoder,而不只是 Decoder 呢? 1.1 实验方法 验证这个事情非常简单,以 ViT 为例,我们只需要: 取出某一个 LLM 的 Transformer Layer(例如 LLaMA 的最后一个 Transformer),请注意这里只需要一个 Transformer Block 而不是整个 LLM; ...