prefix decoder causal decoderprefix decoder causal decoder Prefix Decoder和Causal Decoder是两种不同的解码器架构,都属于自然语言处理领域中的语言模型。 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 ...
大模型主要架构分为三种::prefix Decoder 系、causal Decoder 系、Encoder-Decoder。 1.prefix Decoder 系 注意力机制方式:输入双向注意力,输出单向注意力 特点:prefix部分的token互相能看到,属于causal Decoder 和 Encoder-Decoder 折中 代表模型:ChatGLM、ChatGLM2、U-PaLM 缺点:训练效率低 2.causal Decoder 系 注...
Causal LM是因果语言模型,目前流行的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...
Causal LM是因果语言模型,目前流行的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...
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。
model_config = model_config.to_dict()#把config中的属性序列化为 Python 字典peft_config.base_model_name_or_path = model.__dict__.get("name_or_path",None)# <TaskType.SEQ_2_SEQ_LM: 'SEQ_2_SEQ_LM'># dict_keys(['SEQ_CLS', 'SEQ_2_SEQ_LM', 'CAUSAL_LM', 'TOKEN_CLS', 'QUESTIO...
Causal LM是因果语言模型,目前流行的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。
参考回答 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…
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…
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Causal LM的Attention Mask机制(左)及流转过程(右)。 Ps(图真是个好东西,一图胜万字呀) ...