因此,消遣了多半天,从原理及出处,交出了Prefix LM和Causal LM两者区别的更为清楚的说明。 2. Prefix LM 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...
Prefix LM(前缀语言模型):在输入序列的开头添加一个可学习的任务相关的前缀,然后使用这个前缀和输入序列一起生成输出。这种方法可以引导模型生成适应特定任务的输出。 Causal LM(因果语言模型):也称为自回归语言模型,它根据之前生成的 token 预测下一个 token。在生成文本时,模型只能根据已经生成的部分生成后续部分,不...
5)代表模型: GPT系列模型,这些模型通过逐步生成文本的方式,实现了对语言的深入理解和生成。 三、技术细节对比: 训练过程:Prefix LM在训练时可能会使用到整个序列的信息来预测下一个词,而Causal LM在训练时只能使用到当前词之前的所有词。 解码方式:Prefix LM可以采用非自回归解码,即并行生成所有词;Causal LM则采用...
Prefix LM(前缀语言模型)和Causal LM(因果语言模型)是两种不同类型的语言模型,它们的区别在于生成文本的方式和训练目标。 Prefix LM:前缀语言模型是一种生成模型,它在生成每个词时都可以考虑之前的上下文信息。在生成时,前缀语言模型会根据给定的前缀(即部分文本序列)预测下一个可能的词。这种模型可以用于文本生成、机...
Prefix LM的代表模型有UniLM、T5、GLM(清华滴~) 3. Causal LM 了解了Prefix LM后,再来看Causal LM就简单的多了~ 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...
Prefix LM的代表模型有UniLM、T5、GLM(清华滴~) 3. Causal LM 了解了Prefix LM后,再来看Causal LM就简单的多了~ 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...
站长之家(ChinaZ.com)8月15日 消息:近期的研究发现,在上下文学习中,基于Transformer的前缀语言模型(prefixLM)表现更优于因果语言模型(causalLM),然而目前仍缺乏这一差异的理论解释。本文采用理论分析和实验验证,揭示了前缀语言模型和因果语言模型在上下文学习中的性能差异,并证明了前缀语言模型在收敛行为和优化解上的优...
它的一个变体是Prefix语言模型,或者说是PrefixLM架构,它们做的事情几乎一样,除了交叉注意力机制这一点不同之外。(以及其他一些小细节,如encoder/decoder之间共享权重,以及不存在encoder瓶颈) PrefixLM有时也被称为非因果decoder。简而言之,encoder-decoder、encoder-only和PrefixLM之间并没有那么不同!
prefix LM和casual LM的主要区别在于() A.模型结构不同B.训练数据不同C.attention mask不同D.生成策略不同 点击查看答案&解析 你可能感兴趣的试题 单项选择题 RLHF流程的第一步是() A.使用函数/模型/人类反馈评估问题和答案B.语言模型根据问题生成答案或续写C.在PPO优化步骤中计算序列中标记的对数概率D.使用...
在知识探测任务中,默认是固定LM只微调prompt。效果上P-tuning对GPT这类单项语言模型的效果提升显著,显著优于人工构建模板和直接微调,使得GPT在不擅长的知识抽取任务中可以基本打平BERT的效果。 针对SuperGLUE作者是做了LM+Prompt同时微调的设定。个人对LM+prompt微调的逻辑不是认同,毕竟1+1<2,同时微调它既破坏了预训...