所以说上面的"CAUSAL_LM"代表是因果语言模型,那么因果语言模型具体是什么? 因果语言模型是跟Bert中使用的MLM(掩码语言模型)相对的语言模型,MLM是仅使用transformer中的encoder部分,而因果语言模型跟transformer机制中的decoder很相似,因果语言模型采用了对角掩蔽矩阵,使得每个token只能看到在它之前的token信息,看不到在它之...
Causal LM:因果语言模型是一种自回归模型,它只能根据之前的文本生成后续的文本,而不能根据后续的文本生成之前的文本。在训练时,因果语言模型的目标是预测下一个词的概率,给定之前的所有词作为上下文。这种模型可以用于文本生成、语言建模等任务。 总结来说,前缀语言模型可以根据给定的前缀生成后续的文本,而因果语言模型...
动态因果图知识表达模型，简称因果图，是一种以概率论为理论基础的知识表达推理模型，与信度网(Belief ...
1. Prefix LM:前缀语言模型是一种生成模型,它在生成每个词时都可以考虑之前的上下文信息。在生成时,前缀语言模型会根据给定的前缀(即部分文本序列)预测下一个可能的词。这种模型可以用于文本生成、机器翻译等任务。 2. Causal LM:因果语言模型是一种自回归模型,它只能根据之前的文本生成后续的文本,而不能根据后续的...
- causal LM 指的是GPT系列自回归语言模型,它限制了模型只能看到当前和历史输入token序列,而不能看到未来输入信息。这就实现了自然的“因果”顺序预测。 具体来说: - prefix LM 可以看到输入序列的前几个token作为条件上下文,在预测下一个token时同时参考前后信息。 - causal LM 只能看到历史输入序列,预测下一个to...
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。
1)定义: Causal LM是一种自回归模型,它在生成文本时只能依赖于之前已经生成的文本,而不能利用未来信息。 2)注意力机制: 这种模型使用一种掩码(masking),确保在生成每个词时,只能考虑它之前(包括当前)的词,而不能“看”到未来的词。 3)应用场景: 广泛用于需要生成新文本的任务,例如文本摘要、聊天机器人、语言...