自回归(AR)与掩码(MLM)的核心区别:续写还是补全?

自回归(AR)与掩码(MLM)的核心区别:用例子秒懂

在这里插入图片描述

一、核心机制对比:像“续写”还是“完形填空”?
维度自回归(Autoregressive)掩码语言模型(Masked LM)
核心目标根据已生成的token,预测下一个token(顺序生成)预测句子中被“掩码”的token(补全缺失信息)
输入输出输入:前n个token;输出:第n+1个token的概率输入:带[MASK]的句子;输出:[MASK]位置的正确token
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