llm 左padding和右padding的区别
时间: 2024-07-09 11:01:14 浏览: 318
LLM(Language Model)中的左Padding和右Padding通常是指在序列数据预处理中对文本进行填充的方式,特别是在自然语言处理任务如词嵌入、循环神经网络(RNN)或Transformer模型中。
**左Padding (Left Padding)**:
左Padding指的是在序列的开始部分添加0或其他指定值,使得所有输入序列具有相同的长度。例如,在处理变长句子时,如果有的句子较短,就需要在其前面添加一些0向量,以便它们能适应模型期望的标准输入尺寸。这通常发生在模型内部的循环结构(如LSTM或GRU),因为这些结构会根据输入序列长度向前滚动。
**右Padding (Right Padding)**:
相比之下,右Padding是在序列的结束部分增加填充。这意味着最短的句子会在后面加更多的0向量,而不是在前面。如果模型不包含循环组件,如大部分Transformer模型,右Padding可能更常见,因为它们通常在时间轴上并行处理每个位置的输入。
两者的主要区别在于填充的位置和处理顺序不同。左Padding可能会导致“截断”较短的句子,而右Padding则可能导致较长句子的信息被不必要的0向量淹没。
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BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练语言模型,它利用Transformer架构对文本进行深度学习,特别强调上下文信息的理解。BERT的核心特点是双向的,即它可以同时考虑词语前面和后面的语境。它是Google于2018年发布的,常用于多种自然语言处理任务如问答、文本分类等,并且是许多后续模型的基础。
相比之下,LLM(Large Language Model)通常是指非常大的语言模型,它们拥有数十亿到万亿级别的参数,规模显著超过了BERT。LLMs不仅包括了BERT这样的预训练模型,还包括了大量的自监督训练数据,旨在生成更丰富、更复杂的语言表达。比如,OpenAI的GPT系列(如GPT-3)、M6等都是大型语言模型的例子。LLMs由于其庞大的规模,往往能展现出更强的泛化能力和创造性。
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