自回歸(AR)與掩碼(MLM)的核心區別:續寫還是補全?

自回歸(AR)與掩碼(MLM)的核心區別:用例子秒懂

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一、核心機制對比:像“續寫”還是“完形填空”?
維度自回歸(Autoregressive)掩碼語言模型(Masked LM)
核心目標根據已生成的token,預測下一個token(順序生成)預測句子中被“掩碼”的token(補全缺失信息)
輸入輸出輸入:前n個token;輸出:第n+1個token的概率輸入:帶[MASK]的句子;輸出:[MASK]位置的正確token
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