Decoder only 架构
Web那么，为什么Decoder-only架构会成为LLM的主流选择呢？ 知乎上也有同款问题《为什么现在的LLM都是Decoder only的架构？》，上面的回答大多数聚焦于Decoder-only在训练效率和工程实现上的优势，那么它有没有理论上的优势呢？本文试图从这个角度进行简单的分析。 Web传统的神经机器翻译一般是这样做的，采用encoder-decoder架构，基础模型以LSTM为主，通过encoder将源句子编码成一个上下文向量c，然后decoder基于上下文向量和上一步的解码结果进行当前步的解码。看着是不是还算合理？有什么问题呢？
Decoder only 架构
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WebJun 8, 2024 · 原始的 transformer 模型由编码器（encoder）和解码器（decoder）组成，二者都是由被称为「transformer 模块」的部分堆叠而成。 这种架构在机器翻译任务中取得 … WebOct 8, 2024 · 对于Decoder-only 的模型，预 ... 而Seq2seq架构，由于包含了encoder和decoder，所以预训练的目标通常是融合了各自的目标，但通常还会设计一些更加复杂 …
Web那么，为什么Decoder-only架构会成为LLM的主流选择呢？ 知乎上也有同款问题《为什么现在的LLM都是Decoder only的架构？》，上面的回答大多数聚焦于Decoder-only在训练效率和工程实现上的优势，那么它有没有理论上的优势呢？本文试图从这个角度进行简单的分析。 Web另一个角度，我们知道Reward可能产生或涌现出新的行为，比如AlphaZero，或一些用RL教机器人走路的论文。也许RLHF的作用可以不止于model safety。. 下一篇可能会尝试分析 chatgpt的自回归pretrain和RLHF与训练数据的有损压缩到底是什么关系，这个与decoder-only架构vs 类似VAE的隐变量架构也有关系
WebMar 17, 2024 · 所以，笔者作出的回答是：LLM 之所以主要都用 Decoder-only 架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为 Encoder 的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。. 而 Encoder-Decoder 架构 ... WebMar 17, 2024 · 而 Decoder-only 架构的 Attention 矩阵是一个下三角阵，注意三角阵的行列式等于它对角线元素之积，由于 softmax 的存在，对角线必然都是正数，所以它的行列 …
WebAug 16, 2024 · Encoder-Decoder 是 NLP 领域里的一种模型框架。 它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。 本文将详细介绍 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案Attention。. 想要了解更多 NLP 相关的内容，请访问 NLP专题 ，免费提供59页的NLP文档下 …
WebApr 13, 2024 · 2.最优的模型架构？ 现在的大模型很多都是decoder-only的，为什么？ encoder-only、encoder-decoder、decoder-only和混合型，到底哪个才是最佳选择？ 基础模型方面，transformer还能进化吗？ 3.LLM的极限探索与极限压缩. 这可能是巨头们玩儿的 karwa chauth mata images downloadlawsons autos whaley bridgeWebJun 5, 2024 · Encoder和Decoder部分可以是任意的文字，语音，图像，视频数据，模型可以采用CNN，RNN，BiRNN、LSTM、GRU等等。. 所以基于Encoder-Decoder，我们可以设计出各种各样的应用算法。. Encoder-Decoder框架有一个最显著的特征就是它是一个End-to-End学习的算法；本文将以文本-文本 ... laws on savings bondsWebJan 15, 2024 · Decoder解码器在自注意力（self-attention）层上还有一个关键的差异：它将后面的单词掩盖掉了。 但并不像 BERT 一样将它们替换成特殊定义的单词，而是在自注 … lawsons auction house sydneyWebMar 20, 2024 · 在 《为什么现在的LLM都是Decoder-only的架构？. 》 中，笔者对GPT和UniLM两种架构做了对比实验，然后结合以往的研究经历，猜测了如下结论：. 1、输入部分的注意力改为双向不会带来收益，Encoder-Decoder架构的优势很可能只是源于参数翻倍；. 2、双向注意力没有带来 ... karwa chauth sargi items listWebEncoder-Decoder 架构实现. 基于循环网络实现编解码结构，代码参考了Jason Brownlee博士博客，看上去博士也是参考官方文档的内容。. 1. 本人进行了一些注释。. 2. 该架构并不 … lawsons auto rutland vtWeb模型规格：我们的模型主要依据原始Transformer架构[62]。我们训练了一个12层的 decoder-only Transformer，具有遮蔽式自注意力机制（768维状态和12个注意力头）。对于逐位置前馈网络，我们使用了3072维的内部状态。我们使用了Adam优化方案[27]，最大学习率 … lawsons auctions sydney