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。
Causal Decoder适用于文本生成任务,如对话生成、文本续写、文章创作等。 二、Prefix Decoder 结构特点 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...
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。 参照着Prefix LM,可以看下...
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...
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。 参照着Prefix LM,可以看下Causal LM的Attention Mask机制(左)及流转过程(右)。 Ps(图真是个好东西,一图胜万字呀) ...
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。 参照着Prefix LM,可以看下Causal LM的Attention Mask机制(左)及流转过程(右)。 Ps(图真是个好东西,一图胜万字呀) ...
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。
我们从最后一句跳进去,来到了peft->peft_model.py->PeftModelForSeq2SeqLM(PeftModel)类, 在mapping.py我们看到: MODEL_TYPE_TO_PEFT_MODEL_MAPPING = {"SEQ_CLS": PeftModelForSequenceClassification,"SEQ_2_SEQ_LM": PeftModelForSeq2SeqLM,"CAUSAL_LM": PeftModelForCausalLM,"TOKEN_CLS": PeftModelFor...
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!
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。 参照着Prefix LM,可以看下Causal LM的Attention Mask机制(左)及流转过程(右)。 Ps(图真是个好东西,一图胜万字呀) ...