同一句原文怎样生成两种预测题
课堂上下文:从哪个问题来
借同一句话构造next-token与masked-token题,核心是答案来源和可见条件,不是语言架构课。
用教学单位切分 The / red / cup / is / on / the / table / .。从左到右预测的一题是:输入 The red cup,正确目标是 is。遮词预测的一题是:输入 The red [MASK] is on the table .,目标是被取走的 cup。答案都从原文取得,但模型可见条件不同:前者不能偷看未来,后者可以使用遮词两侧。
训练时原文目标已知。若模型给正确词概率0.25,这一位置的负对数损失是 ;提高到0.5后是0.693。这个反馈足以更新参数,不需要先把整句话人工标成“描述桌面”。
本页只借文字说明目标来源。实际 tokenizer 可能把单词分成多个单位,预测器也有不同架构;这些细节不影响这里的闭环:隐藏一部分信息→用可见条件预测→拿原文作答案。架构、完整注意力和循环状态留后续课程。