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词编码模型与生成大模型的训练策略：mask与自回归的选择逻辑 一、词编码模型（如BERT）：用mask训练，拒绝自回归
1. 核心原因：追求“双向语义理解” 词编码模型的目标是让每个词的向量包含上下…在训练词编码模型使用mask还是自回归，在训练生成大模型采用mask还是自回归？ 
词编码模型与生成大模型的训练策略：mask与自回归的选择逻辑
一、词编码模型（如BERT）：用mask训练，拒绝自回归
1. 核心原因：追求“双向语义理解”
- 词编码模型的目标是让每个词的向量包含上下文的完整语义（如判断“苹果”是水果还是公司），而mask语言模型（MLM）能强制模型同时利用前后文信息。
- 禁止自回归的原因：自回归只能单向预测（如从左到右），无法捕捉“未来”的语境（如“苹果
