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(包括前缀和之前生成的输出),从而更好地理解上下文,生成连贯的文本。 3)应用场景: 适合于需要基于已有文本继续生成文本的任务,例如文本补全、续写故...
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能够基于给定的文本前缀生成后续文本的模型。它结合了编码器(Encoder)和解码器(Decoder)的架构,但共享相同的参...
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(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...
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...
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 参考答案: 点击查看解析进入题库练习 查答案就用赞题库小程序 还有拍照搜题 语音搜题 快来试试吧 无需下载 立即使用 你可能喜欢 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...
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!
MemberAuthor ibeltagycommentedAug 4, 2021 Contributor huu4ontocordcommentedAug 6, 2021 thomasw21self-assigned thisOct 21, 2021 Sign up for freeto join this conversation on GitHub. Already have an account?Sign in to comment Assignees thomasw21...