训练阶段,通常使用自回归方式进行训练,prefix Decoder 和 causal Decoder 主要的区别在于 attention mask不同。 代表模型:GPT系列、LLaMA-7B、BLOOM、LLaMa 衍生物 Encoder-Decoder 定义:Encoder-Decoder包括一个编码器(Encoder)和一个解码器(Decoder)。编码器使用双向注意力,每个输入元素都可以关注到序列中的其他所有...
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,只考虑已经生成的输出部分,而忽略...
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...
prefix LM和decoder-only结构的区别 这是森森 26 人赞同了该文章 从大模型升级与设计之道:ChatGLM、LLAMA、Baichuan及LLM结构解析得到启发prefixLM在处理多轮对话的过程中,设有3轮对话,Q1A1,Q2A2,Q3A3,PrefixLM需要构建三条样本: Q1->A1 Q1A1Q2->A2 Q1A1Q2A2Q3->A3 ...
(1) prefix tuning和zero-shot的区别在于,把指令/要求(比如要生成positive的句子)和输入的文字直接区分开,指令用连续向量而不是离散词元表示。如果不是prefix tuning,那么需要用明确的语言做prompt engineering,比如: 要求:生成积极的句子。 主题:运动 例子:游泳有益于身心健康 ...
本文将围绕Causal Decoder、Prefix Decoder以及Encoder-Decoder三种架构展开详细讨论,帮助读者理解它们在文本处理任务中的应用与差异。 一、Causal Decoder(因果解码器) 定义与特点: Causal Decoder,即因果解码器,是一种自回归模型,广泛应用于文本生成任务中。其核心特点在于生成文本时,每个token(词或字符)的生成仅依赖于...
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…