Transformer、RNN和SSM的相似性探究：揭示看似不相关的LLM架构之间的联系
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推荐系统的架构有没有什么流程图
问题一：推荐系统的架构有没有什么流程图 推荐系统的架构有没有什么流程图 参考回答： https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/6ibaby6qg4ku4_a6ef7870237343e4a885a2f3399a4a07.png你想要的是这个吧 关于本问题的更多回答可点击原文查看：http...
LLM主要类别架构（二）
LLM主要类别架构（一）+https://developer.aliyun.com/article/1544832?spm=a2c6h.13148508.setting.15.22454f0e4mZEBN 3 自回归模型 自回归模型 (Autoregressive model，AR) ，代表作GPT，其特点为：Decoder-Only，基本原理：从左...
LLM主要类别架构（一）
LLM主要类别架构介绍 LLM主要类别 LLM本身基于transformer架构。transformer模型为不同领域的模型提供了灵感和启发。基于原始的Transformer框架，衍生出了一系列模型，一些模型仅仅使用encoder或decoder，有些模型同时使encoder+decoder。 LLM分类一般分为三种：自编码模型（encode...
LLM上下文窗口突破200万！无需架构变化+复杂微调，轻松扩展8倍
最近，一项名为LongRoPE的研究在大型语言模型（LLM）领域引起了广泛关注。这项研究由Li Lyna Zhang等人提出，旨在解决LLM中上下文窗口长度受限的问题。上下文窗口是指模型在理解和生成文本时能够参考的历史文本长度，通常情况下，由于计算资源和训练数据的限制，LLM的上下文窗口长度被限制在...
【大模型】比较和对比 LLM 架构
比较和对比LLM架构：GPT-3和LaMDA GPT-3架构概述 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是由OpenAI开发的一种基于Transformer架构的大型语言模型。GPT-3采用了深度学习的方法，通过预训练和微调的方式，学习到了大规模语言数据中的语言表示和语言模式。GPT-3的架构包括多层Transformer编码器，每个编码器包含...
Mamba 作者谈 LLM 未来架构
本片文章来自【机器之心】对Mamba作者进行采访所进行的编译整理。 前言 在大模型领域，一直稳站C位的 Transformer 最近似乎有被超越的趋势。 这个挑战者就是一项名为【Mamba】的研究，其在语言、音频和基因组学等多种模态中都达到了SOTA性能。在语言建模方面，无论是预训练还是下游评估，Mamba-3B模型都优于同等规模的Transformer模型，并能与两倍于...
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