三種大模型架構(gòu)
Transformers構(gòu)成了革命性的大語(yǔ)言模型的骨干。
雖然像GPT4、llama2和Falcon這樣的LLM在各種任務(wù)上似乎表現(xiàn)出色，但LLM在某個(gè)特定任務(wù)上的性能是底層架構(gòu)的直接結(jié)果。
有三種不同的Transformer架構(gòu)變體為不同的LLM提供動(dòng)力。
1?? 自編碼器（Autoencoders）- 在自編碼器中，預(yù)訓(xùn)練后會(huì)丟棄Transformer的解碼器部分，只使用編碼器生成輸出。廣泛流行的BERT和RoBERTa模型就是基于這種架構(gòu)構(gòu)建的，并在情感分析和文本分類任務(wù)上表現(xiàn)良好。這些模型使用一種稱為MLM或掩碼語(yǔ)言建模的過(guò)程進(jìn)行訓(xùn)練。
2?? 自回歸模型（Autoregressors）- 像GPT系列、bloom等現(xiàn)代LLM是自回歸模型。在這種架構(gòu)中，保留解碼器部分，預(yù)訓(xùn)練后丟棄編碼器部分。雖然文本生成是自回歸模型最適用的場(chǎng)景，但它們?cè)诟鞣N任務(wù)上表現(xiàn)出色。大多數(shù)現(xiàn)代LLM都是自回歸模型。這些模型使用一種稱為因果語(yǔ)言建模的過(guò)程進(jìn)行訓(xùn)練。
3?? 序列到序列模型（Sequence-to-Sequence）- Transformer模型的起源是序列到序列模型。這些模型同時(shí)具有編碼器和解碼器部分，并且可以通過(guò)多種方式進(jìn)行訓(xùn)練。其中一種方法是跨度損壞和重建。這些模型最適合于語(yǔ)言翻譯任務(wù)。T5和BART系列的模型就是序列到序列模型
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