Transformer架构 CLM

Transformer架构中的CLM代表"Conditional Language Model"，也就是有条件的语言模型。在Transformer架构中，CLM是指给定一些上下文信息或先前的标记，模型用来预测下一个标记的能力。

CLM在自然语言处理任务中非常常见，例如语言生成、文本补全等。在Transformer架构中，CLM通常通过将输入序列作为编码器的输入，并在解码器中使用自回归模型来预测下一个标记。编码器和解码器之间通过注意力机制（如多头自注意力机制）进行交互，以便模型可以捕捉输入序列中的全局依赖关系。

在深入理解Transformer自然语言处理的文章中，提到了位置编码（positional encoding）。位置编码是Transformer架构中的一部分，用于为输入序列中的每个标记添加位置信息。位置编码的目的是帮助Transformer模型捕捉输入序列中的顺序信息，因为Transformer模型本身不具备处理序列的能力。

总结起来，Transformer架构中的CLM是指有条件的语言模型，它可以根据给定的上下文信息或先前的标记来预测下一个标记。位置编码是Transformer架构中的一部分，用于为输入序列中的每个标记添加位置信息，以帮助模型捕捉序列的顺序信息。详细的FNet和ConvBERT的实现细节可以参考文章和。