大语言模型架构-阿里云

You Only Cache Once:YOCO 基于Decoder-Decoder 的一个新的大语言模型架构

这是微软再5月刚刚发布的一篇论文提出了一种解码器-解码器架构YOCO，因为只缓存一次KV对，所以可以大量的节省内存。以前的模型都是通过缓存先前计算的键/值向量，可以在当前生成步骤中重用它们。键值(KV)缓存避免了对每个词元再次编码的过程，这样可以大大提高了推理速度。但是随着词元数量的增加，KV缓...

【大模型】在大语言模型的架构中，Transformer有何作用？

Transformer在大语言模型架构中的作用 Transformer是一种用于序列到序列（Seq2Seq）任务的深度学习模型，由Vaswani等人于2017年提出。在大语言模型（LLM）的架构中，Transformer扮演着关键的角色，它作为模型的核心组件，负责处理文本序列的建模和处...

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更新时间 2024-05-13 14:12:08

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