大模型算法岗面试题系列（二）| prefix LM 和 causal LM 区别是什么?

一、Prefix LM（前缀语言模型）

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、续写故事等。

4）优势：
能够利用完整的上下文信息来生成文本，有助于生成更加准确和连贯的内容。

5）代表模型：
T5、UniLM等，这些模型通过共享编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的参数，实现对前缀的理解和文本生成。

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二、Causal LM（因果语言模型）

1）定义：
Causal LM是一种自回归模型，它在生成文本时只能依赖于之前已经生成的文本，而不能利用未来信息。

2）注意力机制：
这种模型使用一种掩码（masking），确保在生成每个词时，只能考虑它之前（包括当前）的词，而不能“看”到未来的词。

3）应用场景：
广泛用于需要生成新文本的任务，例如文本摘要、聊天机器人、语言生成等。

4）优势：
由于其自回归的特性，Causal LM在生成文本时可以逐步构建上下文，适用于长文本生成和需要逐步推理的场景。

5）代表模型：
GPT系列模型，这些模型通过逐步生成文本的方式，实现了对语言的深入理解和生成。

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三、技术细节对比：

• 训练过程：Prefix LM在训练时可能会使用到整个序列的信息来预测下一个词，而Causal LM在训练时只能使用到当前词之前的所有词。

• 解码方式：Prefix LM可以采用非自回归解码，即并行生成所有词；Causal LM则采用自回归解码，即一个词接一个词地生成。

• 上下文利用：Prefix LM在生成时可以利用到更全面的上下文信息，而Causal LM则只能利用到已经生成的文本作为上下文。

四、选择建议：

• 如果任务需要模型理解并基于完整的上下文信息生成文本，Prefix LM可能是更好的选择。
• 如果任务需要逐步构建文本，并且每一步的生成都依赖于前一步的结果，Causal LM可能更加适合。

这两种模型各有优势，选择哪一种取决于具体的应用需求和上下文环境。

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文末

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