为什么大多数 LLM 都是仅解码器架构

主要观点总结

本文探讨了语言模型架构的最新进展，包括编码器-解码器模型、仅解码器模型和仅编码器模型的比较。文章还讨论了不同架构的用途、训练成本、涌现能力、从提示中进行上下文学习、效率优化、自回归与双向注意力等细节。最后，文章总结了仅解码器架构的流行原因以及编码器-解码器架构的潜力。

关键观点总结

关键观点1: 语言模型架构概述

文章介绍了语言模型架构的基本概念，包括编码器、解码器和仅编码器模型、仅解码器模型以及编码器-解码器模型的作用和用途。

关键观点2: 不同架构的比较

文章比较了不同语言模型架构的性能，包括仅解码器模型与编码器-解码器模型的比较，以及不同架构在零样本泛化能力、训练成本等方面的差异。

关键观点3: 涌现能力

文章讨论了大型语言模型的涌现能力，即模型在训练过程中自然产生的新能力，并介绍了这种能力对于模型性能的影响。

关键观点4: 效率优化和自回归与双向注意力

文章讨论了仅解码器模型中的效率优化机制，以及自回归和双向注意力在模型性能方面的差异和影响。

关键观点5: 结论

文章总结了仅解码器架构的流行原因，以及编码器-解码器架构的潜力和重要性。同时指出，在追求人工智能通用性的过程中，未来的语言模型可能会融合多种架构的优势。

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ 慢慢学AIGC ” 图片来源：https://openart.ai/discovery/sd-1008235131640741898 深入探讨大语言模型最新进展 在为 DeltaHacks 做指导时，我遇到了这个问题，但无法给出一个令自己信服的答案。于是我做了一些调查，结果发现这是一个值得深入探讨的有趣话题。它涉及对 transformer、架构、数学和工程优化的理解。在这里，我将分享我在这个过程中获得的一些见解。 语言模型架构概述 让我们首先熟悉一些架构术语。 编码器和解码器 编码器：处理并将输入数据转换为浓缩表示，捕获关键信息。在翻译任务中，编码器接收英语句子并将其转换为表示其语言特征和含义的向量。 解码器：接收编码后的表示并生成输出，通常以不同的形式呈现。在同样的翻译任务中，解码器接收英语句子的编码表示，并生成其法语等效表述。 图片来源：Jay Alammar ………………………………