Вопросы о GLM: Предварительное обучение языковой модели общего назначения с авторегрессивным заполнением пробелов.

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Вопросы о модели GLM: General Language Model Pretraining с автозаполняемым секторным заполнением

GLM (General Language Model) — это инновационная модель предобучения языков, использующая автозаполняемое секторное заполнение для более эффективного обучения и создания текстов. Рассмотрим развернуто каждый из вопросов, касающихся модели GLM.

### 1. Как осуществляется выборка для деления входных данных на шаге (b)?

Выборка для деления входных данных осуществляется согласно описанию в секции 2.1 документации GLM. Для различных типов задач применяются три различных стратегии выборки. Эти стратегии специально проектируются для оптимального решения разнообразных downstream-задач. Подходы к выборке могут варьироваться в зависимости от структуры задачи, требуемого уровня контекстуализации и специфики целевых текстовых данных. Это гибкое моделирование позволяет обеспечивать более высокую точность и адаптивность модели при работе с различными задачами.

### 2. Почему на шаге (c) зеленый x3 перемещается в конец и почему максимальное значение в «Позиции 1» ограничено 5 вместо 6?

На шаге (c) порядок [x5, x6] и [x3] случайным образом изменяется. Это позволяет моделям увеличивать способность к генерализации, создавая разнообразные контексты для обучения. Что касается максимального значения в позиции 1, ограниченного числом 5, то это связано с тем, что в «поврежденном» тексте присутствует всего 5 токенов. Поскольку текст специально “коррумпирован” для выполнения задачи предсказания, это ограничение помогает модели концентрироваться на решении поставленных задач, анализируя только необходимое количество токенов.

### 3. Почему токены Часть A не могут обращаться к токенам Часть B, но Часть B может обращаться к A?

Данная архитектура служит основной причиной различия в функциях внимания между Частью A и Частью B. Модели требуется предсказать токены в Части B, при этом исключение возможности обращения от Части A к Части B предотвращает преждевременное получение информации из Части A. Это позволяет модели активно обучаться и обрабатывать информацию Часть B самостоятельно, что улучшает навыки автомобиля в создании завершенных текстов. Части B разрешается доступ к Части A для увеличения контекста, что помогает в улучшении точности предсказаний.

Эти аспекты формируют высокоэффективную структуру GLM, что делает её мощным инструментом в области обработки естественного языка. Оптимизируя её используя эти уникальные стратегические решения, модели удается достигать значительных успехов в различных языковых задачах.