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
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