AutoModelForSeq2SeqLM与AutoModelForCausalLM的区别是什么？

• 适用任务场景

  • AutoModelForSeq2SeqLM：专注于序列到序列（Seq2Seq）任务，比如机器翻译、文本摘要、生成式问答、文本改写等需要将一段文本转换为另一段不同结构文本的任务。
  • AutoModelForCausalLM：针对因果语言建模任务，即基于已有文本前缀生成后续内容的场景，比如文本续写、聊天机器人、代码补全，核心逻辑是自回归逐词生成。

• 模型结构差异

  • AutoModelForSeq2SeqLM：采用编码器-解码器双架构。编码器负责编码输入文本的语义信息，解码器则基于编码器的输出和已生成的内容，逐步生成目标序列。代表模型有T5、BART、MarianMT。
  • AutoModelForCausalLM：采用单一的自回归解码器结构（本质是带因果掩码的自注意力模块），仅依赖前文上下文生成下一个token，无需独立编码器。代表模型包括GPT系列、Llama、Falcon。

• 输入输出逻辑

  • AutoModelForSeq2SeqLM：输入需区分源文本（供编码器处理）和可选的目标前缀（引导解码器生成）；推理阶段可仅输入源文本，由解码器从零开始生成目标序列。
  • AutoModelForCausalLM：输入为单一的文本前缀，模型基于该前缀自回归生成后续内容，无需区分源与目标输入，所有输入均作为上下文参与生成。

• 代码使用差异

  • 加载模型时，AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained()会自动加载对应模型的完整编码器+解码器结构；AutoModelForCausalLM.from_pretrained()仅加载自回归解码器结构。
  • 生成调用时，Seq2Seq模型的generate()方法需传入编码器的输入encoder_input_ids；CausalLM模型直接传入input_ids即可触发续写生成。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mm256