Чем отличаются Encoder-Only и Decoder-Only модели в NLP?

Encoder-Only и Decoder-Only модели в NLP отличаются по принципу работы и целям использования. victorleungtw.hashnode.dev www.practicalai.io

Encoder-Only модели (автоэнкодеры) используют двунаправленные представления, что позволяет им понимать полный контекст токена внутри предложения. victorleungtw.hashnode.dev Такие модели эффективны для задач, требующих понимания семантики текста. victorleungtw.hashnode.dev Они обычно используются для классификации текста и поиска семантической схожести. victorleungtw.hashnode.dev Пример — BERT. victorleungtw.hashnode.dev

Decoder-Only модели (авторегрессивные модели) генерируют текст, предсказывая один токен за раз, используя ранее сгенерированные токены в качестве контекста. victorleungtw.hashnode.dev Такие модели хорошо подходят для генеративных задач, создавая согласованный и контекстно-соответствующий текстовый вывод. victorleungtw.hashnode.dev Они используются для генерации текста, в том числе для чат-ботов и создания контента, а также для ответов на вопросы. victorleungtw.hashnode.dev Примеры — GPT-3, Falcon и LLaMA. victorleungtw.hashnode.dev

Таким образом, Encoder-Only модели ориентированы на задачи, где важно понимание контекста и семантики текста, в то время как Decoder-Only модели лучше подходят для задач, требующих генерации текста и ответов на вопросы. victorleungtw.hashnode.dev