定义:Prefix LM,即前缀语言模型,是一种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。 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(包括前缀和之前生成的输出),从而更好地理解上下文,生成连贯的文本。应用场景:适合于需要基于已有文本继续生成文本的任务,例如文本补全、续写故事等
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。