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,但共享相同的参数集合。
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...
1. 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、机器翻译等任务。 2. Causal LM:因果语言模型是一种自回归模型,它只能根据之前的文本生成后续的文本,而不能根据后续的...
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、机器翻译等任务。 Causal LM:因果语言模型是一种自回归模型,它只能根据之前的文本生成后续的文本,而不能根据后续的文本生成...
- prefix LM 指的是Bert相关的非自回归预训练语言模型,它可以看到输入序列的上下文作为条件信息。在预测token时,会参考上下文信息。 - causal LM 指的是GPT系列自回归语言模型,它限制了模型只能看到当前和历史输入token序列,而不能看到未来输入信息。这就实现了自然的“因果”顺序预测。 具体来说: - prefix LM 可...