英文:
Difference between AutoModelForSeq2SeqLM and AutoModelForCausalLM
问题
这两个Huggingface上的Auto类之间有什么不同？
我尝试阅读文档，但没有找到区分它们的信息。
英文:
As per the title, how are these two Auto Classes on Huggingface different from each other?
I tried reading the documentation but did not find differentiating information
答案1
得分: 11
"AutoModelForSeq2SeqLM" 直观地用于具有编码器-解码器架构的语言模型，例如 T5 和 BART，而 "AutoModelForCausalLM" 用于自回归语言模型，如所有的 GPT 模型。
这两个类是概念性的 API，用于自动推断这两种类型模型的特定模型类，例如，使用 "AutoModelForCausalLM.from_pretrained('gpt2')" 可以使用 "GPT2LMHeadModel"。例如，您可以查看所有推断模型的源代码（MODEL_FOR_CAUSAL_LM_MAPPING 和 MODEL_FOR_SEQUENCE_CLASSIFICATION_MAPPING）。
英文:
Intuitively, AutoModelForSeq2SeqLM is used for language models with encoder-decoder architecture like T5 and BART, while AutoModelForCausalLM is used for auto-regressive language models like all the GPT models.
These two classes are conceptual APIs to automatically infer a specific model class for the two types of models, e.g., GPT2LMHeadModel using AutoModelForCausalLM.from_pretrained('gpt2'). For example, You can see the source code for all the inference models. (MODEL_FOR_CAUSAL_LM_MAPPING and MODEL_FOR_SEQUENCE_CLASSIFICATION_MAPPING)
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