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...
因为decoder-only结构模型在没有任何微调数据的情况下,zero-shot的表现能力最好;而encoder decoder则需要在一定量的标注数据上做multitask-finetuning才能够激发最佳性能。 目前的Large LM的训练范式还是在大规模语料上做自监督学习,很显然zero-shot性能更好的 decoder-only架构才能更好的利用这些无标注的数据。 大模型...
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。在选择合适的模型架构时,需根据具体任务的需求和数据特点进行...
prefix 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 Decoder则是在生成输出序列时,只...
Prefix LM,即前缀语言模型,该结构是Google的T5模型论文起的名字,望文知义来说,这个模型的”前缀”有些内容,但继续向前追溯的话,微软的UniLM已经提及到了。 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 ...
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。
添加一个prefix,自回归模型表示为 ,encoder decoder模型表示为 ; 输入部分 , , 的position id分别记作 , 和 ; prefix-tuning初始化一个训练的矩阵,记作 ,这部分参数用于存储prefix parameters: 即,处于前缀部分token,参数选择设计的训练矩阵,而其他部分的token,参数则固定且为预训练语言模型的参数。
为什么Prefix向量只键(Key)和值(Value)部分?个人认为有两个原因:1)单纯保留 Q 矩阵不变,使其能继续确定要关注输入序列的哪些位置信息;2)目前很多大模型是基于Decoder结构的,推理时会依赖之前Token的KV值,因此模型实现时已经带了KV缓存模块,现在再加上KV矩阵的前缀向量,实现起来会更简单方便一些。
这是因为合适的上文能够在fixed LM的情况下去引导生成下文（比如GPT3的 in-context learning），对Encoder-Decoder模型来说，Encoder和Decoder都增加了前缀，得到 这是因为Encoder端增加前缀是为了引导输入部分的编码 (guiding what to extract from )，Decoder 端增加前缀是为了引导后续token的生成 (...
针对编码器-解码器架构模型:Encoder 和 Decoder 都增加了前缀,得到 z = [PREFIX; x; PREFIX0; y]。Encoder 端增加前缀是为了引导输入部分的编码, Decoder 端增加前缀是为了引导后续 token 的生成。 上部分的微调更新所有 Transformer 参数(红色框),并且需要为每个任务存储完整的模型副本。下部分 的 Prefix Tuning...