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双向预测与Merge模式
资料介绍
一、核心概念概述
1.1 双向预测的定义
双向预测（Bidirectional Prediction）是序列建模任务中一种核心的上下文编码策略，区别于单向语言模型仅能利用当前位置左侧的上下文信息，双向预测允许模型同时利用当前位置左侧和右侧的全部上下文信息，从而生成对当前位置更精准的特征表示。
1.2 Merge模式的定义
Merge模式（合并模式）是多分支模型架构、数据处理流程或多模态融合任务中，将多个独立分支的输出特征、数据结果或预测结果按照特定规则整合为统一输出的处理逻辑，常见于编码器-解码器架构、多模态学习、集成学习等场景。
二、双向预测的技术原理
2.1 与单向预测的核心差异
单向预测（自回归预测）遵循因果约束，要求模型在预测第t个位置的token时，只能使用1 ~ t-1位置的信息，典型代表是GPT系列生成式模型，适合文本生成类任务；而双向预测打破了因果约束，允许模型整合左右两侧的上下文，典型代表是BERT类预训练模型，更适合文本分类、命名实体识别、阅读理解等理解类任务。
核心差异对比如下：
| 特性 | 单向预测 | 双向预测 |
| ---- | ---- | ---- |
| 上下文范围 | 仅当前位置左侧 | 当前位置左右两侧 |
| 因果约束 | 必须满足 | 无约束 |
| 适用任务 | 生成式任务（文本生成、对话） | 理解类任务（分类、序列标注） |
| 典型模型 | GPT、LSTM单向语言模型 | BERT、ALBERT、ERNIE |
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| 双向预测与Merge模式.docx | 18K |
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