Prefix Decoder,即前缀语言模型,其结构介于Causal Decoder和Encoder-Decoder之间。该框架在输入部分采用双向注意力,允许前缀序列中的任意两个token相互可见;而在输出部分则采用单向注意力,类似于Causal Decoder。代表模型有ChatGLM、U-PaLM等。 优点 输入理解充分:由于输入部分采用双向注意力,Prefix Decoder对问题的编码理解...
Causal Decoder 单向 单向 文本续写、问答系统等 GPT系列 Prefix Decoder 双向 单向 机器翻译、文本摘要等 GLM-130B、ChatGLM-6B Encoder-Decoder 双向 单向 机器翻译、文本摘要、语音识别等 Transformer及其变体 综上所述,Causal Decoder、Prefix Decoder和Encoder-Decoder三种架构各有千秋,适用于不同的文本处理任务。在...
Prefix Decoder定义:Prefix Decoder,也称为非因果解码器,属于Decoder only结构。输入部分使用双向注意力,输出部分使用单向注意力。在生成新的输出时,会考虑到所有之前生成的输出。特点:Prefix Decoder在处理…
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。
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。
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。
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。
目前Code Embedding 模型主要基于 Encoder 架构,如 CodeBert、Unixcoder 等。又或者基于 Encoder-Decoder 架构,如 CodeT5、CodeT5+ 等。然而局限于架构设计和模型大小,他们很难获取到更丰富的语义表示能力。 我们以 CodeQwen1.5-7B-Chat 和 Phi-3.5-mini-instruct 模型作为基座模型,通过一个交叉注意力计算模块来提取...
A Gated Dilated Causal Convolution Based Encoder-Decoder for Network Traffic Forecasting,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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。