GLM: General Language Model Pretrainingwith Autoregressive Blank Infilling翻译理解

7月前作者：chenmingwei000 分类：Toy博客阅读(26) 违法举报

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GPT（autoregressive）模型是一个自回归模型，利用left-to-right语言模型，由于不是双向attention 机制，因此不能再NLU任务中，获取充分的上下文信息，BERT类似自编码（autoencoding），通过MLm任务学习，但是不能直接应用到text generation；encoder-deconder模型采用再encoder部分双向attention，在decoder部分单向attention，在摘要提取回应生成 DeBERTa

本模型提出的是自回归空白填充（autoregressive），从题目上看，没什么创新，具体的，随机掩盖连续得tokens与自编码思想相同，顺序得重构对应得掩盖连续spans，遵循自回归预训练，如果单独，从这几句话来讲，说实话和 DeBERTa完全一样，唯一不同的是Deberat是在encoder-decoder decoder部分生成目 GLM: General Language Model Pretrainingwith Autoregressive Blank Infilling翻译理解,语言模型,人工智能,自然语言处理标，但是GLM是在原始位置处生成，如图1

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-522114.html

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2024年02月14日
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