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Messages

CausalLM并不适合于上下文学习

Nan Ding、Tomer Levinboim、Jialin Wu、Sebastian Goodman和Radu Soricut
最近的实证证据表明，基于Transformer的上下文学习在使用前缀语言模型（prefixLM）时表现更佳。在前缀语言模型中，上下文样本可以相互关注，而因果语言模型（causalLM）则使用自回归注意力，禁止上下文样本关注未来样本。虽然这个结果很直观，但从理论角度来看还没有得到解释。本...
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2308.06912.pdf

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