那么，为什么Decoder-only架构会成为LLM的主流选择呢？ Transformer 模型一开始是用来做 seq2seq 任务的，所以它包含 Encoder 和 Decoder 两个部分；他们两者的区别主要是，Encoder 在抽取序列中某一个词的特征时能够看到整个序列中所有的信息，即上文和下文同时看到 ...

阿里妹导读大家都可以通过写 prompt 来和大模型对话，那大模型之前的算法是怎样的，算法世界经过了哪些比较关键的发展，最后为什么是大模型这条路线走向了 AGI，作者用两篇文章共5.7万字详细探索一下。第一篇文章指路《AI ...

基于自注意力机制的深度学习模型架构，是大模型（如GPT、BERT）的基础。 Self-Attention（自注意力） 通过计算输入序列中每个位置与其他位置的关系权重，捕捉长距离依赖。 Encoder-Decoder Transformer的两个核心组件：编码器用于理解输入，解码器用于生成输出。

阿里妹导读本文希望围绕“Transformer到底是解决什么问题的”这个角度，阐述NLP发展以来遇到的关键问题和解法，通过这些问题引出Transformer实现原理，帮助初学者理解。近期小组内发起AI技术的学习分享，单看 ...

DeepSeek-R1自从发布以来，不停刷榜，也刷新了人类对于中国大模型的认知。DeepSeek发扬了中国的务实精神，不盲目追求模型大，而是以更聪明的方式去优化算法、工程和硬件模式和高质量数据，打了一场漂亮的游击战和反击战。

GNMT背后，涉及到RNN、LSTM、Seq2Seq、Attention机制、 Beam Search、Encoder-Decoder架构等模型，在发布之初，曾引起了语言服务市场上的一阵骚动，不仅让汉英翻译全面转向神经网络架构，更推动谷歌翻译日均处理量突破1800万条，而后谷歌翻译开始用神经网络翻译提供9国 ...

由于中国AI企业DeepSeek开发出了高性能的低成本大语言模型，2025年1月下旬，英伟达（NVIDIA）等美国高科技公司的股价暴跌。“DeepSeek冲击”这一说法，可能模仿了前苏联在1957年成功发射全世界第一颗人造卫星“斯普特尼克1号（Spu ...

MoE模型特别适合于处理大规模数据 ... 编码器-解码器架构（Encoder-Decoder Architecture）：一种常见的深度学习架构，用于处理序列到序列的任务，如 ...