Python中的符号形成起始和终止范围

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本文介绍了Python中列表、元组、字典和字符串的起始和终止范围的表示方法,包括方括号、圆括号、花括号和引号的使用,并通过代码示例展示了如何创建和访问这些数据结构。

Python中的符号形成起始和终止范围

在Python中,我们经常使用符号来表示起始和终止范围,这些符号可以用于各种情况,例如列表、元组、字典和字符串等。这些符号的使用使得我们可以更方便地处理和操作数据。本文将介绍Python中一些常见的符号形成起始和终止范围的用法,并提供相应的源代码示例。

  1. 列表(List)符号形成起始和终止范围:

列表是Python中最常用的数据结构之一,它用方括号([])表示起始和终止范围。下面是一个简单的示例,展示了如何创建一个列表并访问其中的元素:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

<think>嗯,用户的问题是关于BART模型中起始终止在预训练微调阶段的作用差异,以及在encoderdecoder中的使用规则。我需要结合之前的回答提供的引用内容来详细分析。首先,回忆一下之前回答的内容,提到encoder不需要起始终止,而decoder需要起始,目标输出需要终止。现在用户更深入地问到预训练微调阶段的差异,以及这两个阶段中encoderdecoder的具体使用规则。根据引用[2],BART使用了完整的Transformer结构,即encoderdecoder都有。在预训练阶段,输入是带噪声的文本(比如被mask的序列),输出是完整的序列。这时候,encoder处理的是被破坏的文本,而decoder需要生成修复后的文本。这里可能需要考虑起始终止的位置。在预训练的encoder输入中,应该不需要起始终止,因为输入是被破坏的文本,直接处理即可,如之前的回答所说。而decoder的输入在预训练时,应该以起始开始,逐步生成,直到终止。例如,被破坏的文本输入到encoder,decoder接收起始,然后生成修复后的序列,以终止结束。在微调阶段,比如机器翻译,根据引用[1],BART的encoder可能被替换成新的encoder来处理其他语言的输入,而decoder保持不变。这时候,新的encoder如何处理输入?是否需要添加起始终止?可能需要参考原BART的处理方式,即encoder输入不需要,而decoder输入需要起始,目标需要终止。 另外,引用[3]提到起始结束位置的embedding,可能用于定位段落的位置,但不确定是否直接对应到起始终止的使用。可能需要考虑在预训练时,decoder如何学习生成正确的终止,以标记结束。 用户的问题还涉及作用对比,比如预训练微调阶段,起始终止在encoderdecoder中的使用是否有变化。例如,在微调时,如果任务不同(如翻译),起始的作用是否一致,终止是否仍然作为生成结束的标志。需要分点整理: 1.预训练阶段:-encoder输入:不带起始/终止,处理被破坏的文本。- decoder输入:起始开头,生成修复文本,终止结尾。-目标输出:包含终止,模型学习何时停止生成。 2.微调阶段:-encoder输入可能根据任务不同而变化,比如翻译任务中新encoder的输入是否需要特殊符号?根据引用[1],新encoder可能使用不同的词汇表,但处理方式应保持与原BART一致,即不需要起始/终止。- decoder输入仍需要起始,生成目标序列,直到终止。 需要注意,在微调阶段,如机器翻译,目标语言的decoder输入需要起始,输出需要终止,而源语言的encoder输入不需要。例如,源语言文本经过新encoder处理后,decoder以起始开始生成目标语言,直到终止。此外,引用[4]提到预训练下游任务的不匹配问题,比如mask符号在微调时不存在。但起始终止可能不会遇到这个问题,因为它们作为生成的控制符号,在预训练微调中都需要存在,确保模型学会何时开始结束生成。 总结:起始终止在预训练微调阶段的作用基本一致,用于decoder的生成控制,而encoder输入始终不需要。但在微调时,如果任务结构变化(如翻译),可能需要调整decoder的输入处理,但起始终止的作用不变。</think>### BART模型中起始终止的作用对比及使用规则 #### 一、预训练阶段的作用 1. **Encoder输入** - **无起始/终止**:预训练时,Encoder接收的是被噪声破坏的文本(如掩码、删除或置换后的序列),输入仅包含原始文本的token,无需添加起始(如`<s>`)或终止(如`</s>`)[^2]。例如,输入可能为`"The [MASK] sat on the mat"`。 - **双向上下文建模**:Encoder通过双向注意力机制捕捉全局信息,输入序列的完整性已足够支持特征提取[^2]。 2. **Decoder输入与目标输出** - **起始触发生成**:Decoder的输入以起始`<s>`开头,目标输出序列末尾需添加终止`</s>`。例如,目标序列`"The cat sat on the mat"`会被处理为`[<s>, The, cat, sat, on, the, mat, </s>]`。 - **自回归生成训练**:Decoder通过起始初始化生成过程,并在训练时通过终止学习生成终止条件[^2]。 - **损失函数界定**:目标输出中的终止帮助模型界定有效生成范围,计算损失时仅关注终止前的token[^3]。 #### 二、微调阶段的作用 1. **Encoder输入** - **任务适配规则**:在微调任务(如机器翻译)中,若新任务输入语言与预训练不同,可能需要替换Encoder的嵌入层(如引用[1]中的新Encoder),但输入仍无需起始/终止。例如,翻译任务的源语言输入`"猫坐在垫子上"`直接分词后输入Encoder[^1]。 2. **Decoder输入与目标输出** - **起始保持一致性**:Decoder的输入始终以`<s>`开头,确保生成过程与预训练对齐。例如,翻译任务中Decoder输入为`<s>`,逐步生成目标语言序列。 - **终止作为终止信号**:目标输出末尾仍需要`</s>`,模型通过其判断生成结束。在生成任务(如文本摘要)中,模型持续生成直至预测出`</s>`[^2]。 #### 三、预训练与微调的核心差异 | **阶段** | **Encoder输入** | **Decoder输入** | **目标输出** | |----------------|-----------------|-----------------|--------------------| | **预训练** | 无特殊标记 | `<s>`开头 | 包含`</s>` | | **微调** | 无特殊标记 | `<s>`开头 | 包含`</s>`(任务适配) | - **核心差异**: - **任务目标**:预训练时Decoder需重构被破坏的文本,而微调时可能面向翻译、摘要等特定任务。 - **Encoder适配**:微调可能引入新Encoder(如翻译任务),但其输入规则与预训练一致[^1]。 #### 四、技术示例 ```python # 预训练阶段输入示例 encoder_input = tokenizer("The [MASK] sat on the mat", return_tensors="pt") decoder_input = tokenizer("<s> The cat", return_tensors="pt") target_output = tokenizer("The cat sat on the mat</s>", return_tensors="pt") # 微调阶段(机器翻译) new_encoder_input = tokenizer("猫坐在垫子上", return_tensors="pt") # 新Encoder输入 decoder_input = tokenizer("<s> The cat", return_tensors="pt") # 与原BART一致 ``` #### 五、特殊标记的鲁棒性 - **预训练与微调一致性**:起始终止在预训练微调中的作用一致,避免了类似`[MASK]`符号的预训练-微调不匹配问题(引用[4])。模型始终依赖起始触发生成,终止界定结束,确保任务连贯性。 --- ###
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