Casual decoder 和prefix decoder 区别

Causal Decoder(因果解码器)和Prefix Decoder(前缀解码器)是两种不同的语言模型架构,它们在处理文本生成任务时采用不同的注意力机制。

Causal Decoder是一种自回归模型,它在生成文本时只能依赖于已经生成的输出,即每个token的生成只能依赖于它之前的token,而不能利用未来的token信息。这种模型的典型代表是GPT系列模型,它们使用的是单向注意力掩码,确保每个输入token只能注意到过去的token和它本身。这种模型架构适用于文本生成任务,如文本续写或问答系统,因为它可以保证生成文本的连贯性12。

Prefix Decoder,也称为non-causal Decoder(非因果解码器),是一种Encoder-Decoder模型的变体。与Causal Decoder不同,Prefix Decoder在输入部分采用双向注意力机制,这意味着模型在处理输入序列时,任意两个token都可以相互看见。而在输出部分,Prefix Decoder则采用单向注意力,即待生成的token可以看到Encoder侧所有token(包括上下文)和Decoder侧已经生成的token,但不能看未来尚未产生的token。这种模型架构允许模型在生成文本时同时考虑前缀信息和单向生成的特性,适用于需要同时理解上下文和生成文本的任务,如条件文本生成12。

总的来说,Causal Decoder和Prefix Decoder的主要区别在于它们处理注意力的方式不同,这影响了它们在文本生成任务中的适用性和性能。Causal Decoder更适合于需要生成连贯文本的任务,而Prefix Decoder则提供了一种结合了双向理解和单向生成的模型架构,适用于更复杂的文本生成场景

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