Prefix LM 和 Causal LM 区别是什么？

Prefix LM 和 Causal LM 区别是什么？

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/weixin_63866037/article/details/145034892

在自然语言处理（NLP）中，Prefix LM 和 Causal LM 是两种常见的语言模型架构，它们在训练目标、生成方式以及信息利用范围上有显著的区别。本文将详细探讨这两种模型的区别，并通过具体例子帮助读者更好地理解它们的工作原理。

一、 基本概念

1.1 Causal LM (因果语言模型)

• 定义：Causal LM 是一种自回归模型，生成文本时只能基于前面的词预测下一个词，无法利用未来的信息。
• 训练目标：通过最大化序列的似然概率进行训练，即给定前面的词，预测下一个词。
• 生成方式：生成文本时，从左到右逐个词生成，每个词的预测依赖于之前生成的词。
• 典型模型：GPT 系列。

1.2 Prefix LM (前缀语言模型)

• 定义：Prefix LM 在训练和生成时，允许模型同时利用前缀信息和后续信息。
• 训练目标：给定前缀，模型预测后续的词，前缀部分可以双向编码，后续部分只能单向解码。
• 生成方式：生成文本时，模型可以基于前缀信息生成后续文本，前缀部分可以双向处理，后续部分只能单向生成。
• 典型模型：T5、BART。

二、 核心区别

2.1 信息利用范围

• Causal LM：只能利用前面的词（单向），无法看到未来的信息。
• Prefix LM：前缀部分可以双向编码，后续部分只能单向生成。

2.2 训练目标

• Causal LM：自回归，逐词预测。
• Prefix LM：前缀部分双向编码，后续部分自回归生成。

2.3 生成方式

• Causal LM：严格从左到右生成。
• Prefix LM：前缀部分可以双向处理，后续部分从左到右生成。

本质上是mask的不同！

三. 具体例子

3.1 Causal LM 的例子

假设我们有一个句子：

"The cat sat on the ___"

• 模型会依次处理：
  1. 输入 "The"，预测下一个词可能是 "cat"。
  2. 输入 "The cat"，预测下一个词可能是 "sat"。
  3. 输入 "The cat sat"，预测下一个词可能是 "on"。
  4. 输入 "The cat sat on"，预测下一个词可能是 "the"。
  5. 输入 "The cat sat on the"，预测下一个词可能是 "mat"。
• 模型无法利用空白处之后的任何信息（如果有的话），因为它只能看到前面的词。

3.2 Prefix LM 的例子

假设我们将 "The cat sat on the" 作为前缀，模型的工作方式如下：

1. 前缀部分：

• 模型会双向编码 "The cat sat on the"，利用这部分的所有信息。

2. 待生成部分：

• 模型会基于前缀，逐步生成 "___"。
• 生成时，模型会先预测 "___" 处的词（如 "mat"），然后继续生成后续内容。

四、 前缀的确定

在 Prefix LM 中，前缀的确定取决于具体的任务设计和模型的输入格式。前缀通常是输入序列的一部分，用于提供上下文信息，而模型的任务是基于这个前缀生成后续的内容。

4.1 任务设计决定前缀

• 文本生成任务：前缀可能是用户提供的提示（prompt）。
• 例子："Translate English to French: The cat sat on the"
• 前缀："Translate English to French: The cat sat on the"
• 填空任务：前缀可能是句子的一部分，留出空白让模型填充。
• 例子："The cat sat on the ___"
• 前缀："The cat sat on the"
• 对话任务：前缀可能是对话历史。
• 例子："User: How's the weather? Assistant: It's sunny. User: What should I wear?"
• 前缀："User: How's the weather? Assistant: It's sunny. User: What should I wear?"

4.2 输入格式决定前缀

在实现 Prefix LM 时，输入通常会被明确地分为 前缀部分 和 待生成部分。具体实现中，前缀部分会被双向编码，而待生成部分会被单向解码。

• 例子：
• 输入："The cat sat on the ___"
• 前缀："The cat sat on the"
• 待生成部分："___"

五、 双向编码与历史信息编码的区别

5.1 前缀的双向编码

• 定义：前缀的双向编码是指模型在处理前缀部分时，可以同时利用前缀中每个词的左侧（前面）和右侧（后面）的上下文信息。
• 编码方式：使用双向注意力机制（如 Transformer 的编码器）对前缀部分进行编码。
• 信息利用范围：模型可以看到前缀中的所有词，并利用它们的全局上下文信息。
• 目的：提取前缀部分的全局语义信息，为后续生成提供丰富的上下文。

5.2 输出的历史信息编码

• 定义：输出的历史信息编码是指模型在生成后续内容时，对已经生成的部分进行编码。这部分编码是单向的，只能利用已经生成的部分的左侧（前面）信息。
• 编码方式：使用单向注意力机制（如 Transformer 的解码器）对生成历史进行编码。
• 信息利用范围：模型只能看到已经生成的部分，无法利用未来的信息。
• 目的：基于前缀和已经生成的部分，逐词生成后续内容。

六、 总结

• Causal LM 是严格单向的，只能利用前面的词，适合纯生成任务（如 GPT）。
• Prefix LM 允许前缀部分双向编码，适合需要结合上下文的任务（如 T5、BART）。
• 虽然两者都基于前面的内容预测后续内容，但 Prefix LM 对前缀的处理更灵活，能够利用更多的上下文信息。

希望这篇博客能帮助你更好地理解 Prefix LM 和 Causal LM 的区别！如果还有疑问，欢迎继续讨论！