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。 下面的图很形象地解释了Pr...
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。 下面的图很形象地解释了Pr...
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。
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。
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…
torch.nn.Linear(encoder_hidden_size, num_layers * 2 * token_dim), ) 在三个数据集中prefix和全参数微调的表现对比: 代码样例: peft_config = PrefixTuningConfig(task_type="CAUSAL_LM", num_virtual_tokens=20) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True) ...
torch.nn.Linear(encoder_hidden_size, num_layers * 2 * token_dim), ) 在三个数据集中prefix和全参数微调的表现对比: 代码样例: peft_config = PrefixTuningConfig(task_type="CAUSAL_LM", num_virtual_tokens=20) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True) ...
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。