Prefix Decoder是指解码器在生成输出序列时会考虑整个输出序列的长度,并根据这个长度来决定解码的顺序。这种架构通常用于生成较长的序列,如文章或句子。 Causal Decoder则是在生成输出序列时,只考虑已经生成的输出部分,而忽略还未生成的输出部分。这种架构通常用于生成较短的序列,如单词或短语。 总的来说,这两种解码器...
训练阶段,通常使用自回归方式进行训练,prefix Decoder 和 causal Decoder 主要的区别在于 attention mask不同。 代表模型:GPT系列、LLaMA-7B、BLOOM、LLaMa 衍生物 Encoder-Decoder 定义:Encoder-Decoder包括一个编码器(Encoder)和一个解码器(Decoder)。编码器使用双向注意力,每个输入元素都可以关注到序列中的其他所有...
Prefix LM(前缀语言模型)、Causal LM(因果语言模型)和Encoder-Decoder模型架构是自然语言处理(NLP)中用于文本生成和理解的几种不同方法。 1. Prefix LM(前缀语言模型) 前缀语言模型通常指的是一种能够基于给定的文本前缀生成后续文本的模型。它结合了编码器(Encoder)和解码器(Decoder)的架构,但共享相同的参数集合。
Causal LM是因果语言模型,目前流行地大多数模型都是这种结构,别无他因,因为GPT系列模型内部结构就是它,还有开源界的LLaMa也是。 Causal LM只涉及到Encoder-Decoder中的Decoder部分,采用Auto Regressive模式,直白地说,就是根据历史的token来预测下一个token,也是在Attention Mask这里做的手脚。 参照着Prefix LM,可以看下...
Prefix LM其实是Encoder-Decoder模型的变体,为什么这样说?解释如下: (1) 在标准的Encoder-Decoder模型中,Encoder和Decoder各自使用一个独立的Transformer ( 2) 而在Prefix LM,Encoder和Decoder则共享了同一个Transformer结构,在Transformer内部通过Attention Mask机制来实现。
Prefix LM其实是Encoder-Decoder模型的变体,为什么这样说?解释如下: (1) 在标准的Encoder-Decoder模型中,Encoder和Decoder各自使用一个独立的Transformer ( 2) 而在Prefix LM,Encoder和Decoder则共享了同一个Transformer结构,在Transformer内部通过Attention Mask机制来实现。
3. 控制生成内容:因果解码器允许开发者和用户对生成过程进行更细粒度的控制。由于每次生成都是基于之前...
与标准Encoder-Decoder类似,Prefix LM在Encoder部分采用Auto Encoding (AE-自编码)模式,即前缀序列中任意两个token都相互可见,而Decoder部分采用Auto Regressive (AR-自回归)模式,即待生成的token可以看到Encoder侧所有token(包括上下文)和Decoder侧已经生成的token,但不能看未来尚未产生的token。
一、Prefix LM(前缀语言模型) 1)定义: Prefix LM通常指在给定一个文本前缀的情况下,模型能够基于这个前缀生成接下来的文本内容。 2)注意力机制: 在这种模型中,解码器(Decoder)可以访问整个输入序列(包…
Prefix LM其实是Encoder-Decoder模型的变体,为什么这样说?解释如下: (1) 在标准的Encoder-Decoder模型中,Encoder和Decoder各自使用一个独立的Transformer ( 2) 而在Prefix LM,Encoder和Decoder则共享了同一个Transformer结构,在Transformer内部通过Attention Mask机制来实现。