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因果语言建模（Causal Language Modeling，简称CLM）和条件生成（Conditional Generation）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的两个相关概念。尽管它们在某种程度上有所重叠，但它们在目标和方法上有一定的区别。
- 因果语言建模（Causal Language Modeling）：
因果语言建模关注于根据给定的上下文生成文本序列。在这种建模方法中，模型试图预测给定上下文中的下一个单词，该上下文通常包括在当前单词之前的所有单词。这种建模方法遵循因果原则，即当前单词只受到其前面单词的影响，而不受后面单词的影响。
因果语言建模的一个经典应用是GPT（如GPT-2和GPT-3），它主要用于生成连贯的文本。在这种建模方法中，模型接收一个输入序列，然后生成一个自然且语法正确的输出序列。
代表模型：GPT2、Bloom、OPT、GPT-Neo、GPT-J、LLaMA、ChatGLM。
- 条件生成（Conditional Generation）：
条件生成关注于生成满足特定条件或约束的文本序列。在这种建模方法中，模型根据给定的输入（可能是文本、图片等）生成符合条件的输出。与因果语言建模不同，条件生成不仅仅关注于给定上下文的连贯性，还关注于满足预定的任务要求。
条件生成的应用包括但不限于机器翻译、文本摘要、图像描述等。这些任务通常需要模型在输入和输出之间建立复杂的映射关系。在这种建模方法中，模型可以是一个encoder-decoder结构，如序列到序列（seq2seq）模型，也可以是基于自回归的方法，如T5模型。
代表模型：BART、T5。
总之，因果语言建模主要关注于生成连贯、自然的文本，而条件生成关注于生成满足特定条件或任务要求的文本。这两种建模方法在某些场景下可能会互相使用和结合，以实现更复杂的自然语言处理任务。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-429958.html
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