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 Dec
Causal Decoder 单向 单向 文本续写、问答系统等 GPT系列 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...
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 注意力机制方式:从左到右的单向注意力 特点:自回归语言模型,预训练和下游应用是...
Prefix Decoder定义:Prefix Decoder,也称为非因果解码器,属于Decoder only结构。输入部分使用双向注意力,输出部分使用单向注意力。在生成新的输出时,会考虑到所有之前生成的输出。特点:Prefix Decoder在处理…
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。
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。 图片 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 ...
prefix-tuning在生成式任务中可以替代fine-tuning,方法就是在自回归模型前加个prefix,z=[PREFIX;x;y]或者再encoder和decoder前都加prefix,z=[PREFIX;x;PREFIX';y],如问题描述中的图所示。Pidx表示prefix中的索引,hi由下式所示: 这里我们固定GPT的参数,只会训练prefix中的参数,很明显,对于非prefix的token,都会依...
(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。 继续展开下Attention Mask机制,马上主题就有解了! 与标准Encoder-Decoder类似,Prefix LM在Encoder部分采用Auto Encodin...
Prefix-Tuning进一步把control code优化成了虚拟Token,每个NLP任务对应多个虚拟Token的Embedding(prefix),对于Decoder-Only的GPT,prefix只加在句首,对于Encoder-Decoder的BART,不同的prefix同时加在编码器和解码器的开头。在下游微调时,LM的参数被冻结,只有prefix部分的参数进行更新。不过这里的prefix参数不只包括embedding层...
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 (influence the generation of by steering the next token distribution)对于上述这个过程，有以下几点值得注意 该方法其实和构造Prompt类似，只是Prompt是人为构造的“显式...