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为什么大型的LLM模型都是使用decoder only模型框架

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为什么大型的LLM模型都是使用decoder only模型框架,而不是同时使用编码器与解码器

1. 训练效率:使用decoder only模型框架可以减少模型的参数数量和计算复杂度,从而提高训练效率。同时,由于解码器只需要生成输出序列,而不需要对输入序列进行编码,因此可以更快地训练模型。

2. 推理速度:在推理阶段,使用decoder only模型框架可以减少模型的推理时间,因为只需要生成输出序列,而不需要对输入序列进行编码。

3. 预测准确性:大型的LLM模型通常需要处理大量的数据和复杂的语言结构,使用decoder only模型框架可以更好地捕捉输入序列的语义信息,并生成更准确的输出序列。

4. 内存占用减少:Encoder-Decoder架构在处理输入时,尤其是对于变长序列,往往需要对所有输入进行填充(padding),以适应固定尺寸的批次处理,这导致了较高的内存占用。Decoder-only模型则通常不需要这样的填充操作,特别是在使用自回归方式生成文本时,可以按需逐步处理,从而节省内存。

5. 泛化能力:Decoder-only架构,特别是自回归模型如GPT系列,通过让每个单词的预测基于前面已经生成的所有单词,能够学习到文本中的长距离依赖关系。这种自回归性质促进了模型对复杂语言结构的理解,并提升了其在多种任务上的泛化能力

6. 灵活性和多样性:Decoder-only模型在预训练时可以接受广泛多样的输入格式,包括单个词语、句子片段或完整的文档,这为下游任务提供了更多灵活性。相比之下,Encoder-Decoder模型在设计上更侧重于将输入编码成固定长度的向量,然后解码为目标输出,这在某些场景下可能限制了其应用范围

7. 研究趋势与实践成功:OpenAI的GPT系列模型展示了Decoder-only架构在生成高质量文本方面的巨大潜力,其成功推动了研究界和工业界对这一架构的进一步探索和采纳。随着这些模型在多个任务上的出色表现,Decoder-only架构成为了构建大型语言模型的主流选择

8. 注意力机制:在Decoder-only架构中,注意力机制是单向的(causal attention),这意味着模型在预测下一个单词时只能关注到之前的单词,而不能看到未来的单词。这种机制使得模型在生成文本时更加符合人类的语言习惯,并且有助于避免重复和冗余的生成#动图详解Transformer

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