LoRA,language represention with attention
时间: 2023-07-24 16:13:16 浏览: 66
LoRA(Language Representation with Attention)是一种自然语言处理模型,结合了注意力机制和自回归模型的特点。LoRA旨在生成文本的任务中应用,例如生成摘要、翻译或对话等。
LoRA的核心思想是基于Transformer结构,使用注意力机制来对输入序列中的不同位置进行加权关注,并通过自回归解码器生成输出序列。与传统的自回归模型相比,LoRA引入了额外的注意力机制,使模型能够更好地捕捉输入序列中的关键信息。
LoRA的注意力机制允许模型根据输入的上下文信息来决定输出的下一个词或短语。它通过计算每个输入位置与当前输出位置之间的相关性来进行加权,从而影响生成过程。这种基于注意力的生成机制使得LoRA在文本生成任务中表现出色,能够对上下文进行准确建模并生成连贯、语义正确的文本。
总之,LoRA是一种结合了注意力机制和自回归模型的自然语言处理模型,用于生成文本任务。它通过在生成过程中对输入序列进行加权关注,提高了模型生成文本的质量和连贯性。