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k2中对fsa的定义可以参考 Core concepts in k2解码图是一个两状态的fsa，对于起始状态有1max_token个自旋在encoder生成logprob后与解码图生成lattice，最后从lattice中找一条最短路径解码图同上从lattice中找出n条线性路径，找出其中得分最高的路径；个 token 的 vocabulary 词嵌入 31 Pretraining BERT 我们不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练BERT相反，我们使用本节所述的两个无监督任务对BERT进行预训练这一步如图1的左半部分所示 Task #1 Masked LM 标准的语言模型只能实现从左到右或从右到左的训练。

the kind of girl that you can let down and think that everything is OkayBoy I am only humanThis girl needs more than occasional hugs as a token of love from you to meOh！ If you feel it in your heart and you understand me，stop right where you are。

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UniLM模型包含了三种类型的语言模型任务，以适应不同方向的语言处理需求首先，我们有单向语言模型Unidirectional LM，其预测方式仅限于当前token及其前后能够被访问的token，通过一个对角矩阵来实现，类似于只向前或向后搜索的结构随后，双向语言模型Bidirectional LM则有所不同，它专注于padding的m。

access_token 是 调用接口凭证 openid 是 普通用户的标识，对当前公众号唯一 lang 否 返回国家地区语言版本，zh_CN 简体，zh_TW 繁体，en 英语 ＊返回说明 正常情况下，微信会返回下述JSON数据包给公众号 quotsubscribequot 1，quotopenidquot quoto6_bmjrPTlm6_2sgVt7hMZOPfL2Mquot，quotnickn。

在多个下游任务上，YOCO模型与Transformer模型如OpenLLaMA3Bv2StableLMbasealpha3Bv2StableLM3B4E1T表现相当在验证集上，YOCO模型的性能与Transformer基本持平，显示出较强的可扩展性在长上下文评估中，YOCO3B1M模型的准确率接近100%，在多针检索任务上，YOCO3B1M的性能优于一些超。

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1、二用appid和appsecert获得access token 可以直接在浏览器地址栏中，拼接出地址，执行后，获得如下数据 quotaccess_tokenquotquotN2L7KXa084WvelONYjkJ_traBMCCvy_UKmpUUzlrQ0EA2yNp3Iz6eSUrRG0bhaR_viswd50vDuPkY5nG43d1gbmolT2KRMxOsVE08RfeD9lvK9lMguNG9kpIkKGZEjIf8Jv2m9fFhf8bnNayQH3gquot，quot。

2、第三步使用auth_code换取接口access_token及用户userId 接口名称 换取授权访问令牌，开发者可通过获取到的auth_code换取access_token和用户userIdauth_code作为换取access_token的票据，每次用户授权完成，回调地址中的auth_code将不一样，auth_code只能使用一次，一天未。

3、为了能够双向地训练语言模型，BERT的做法是简单地随机mask掉一定比例的输入token这些token被替换成 MASK 这个特殊token，然后预测这些被遮盖掉的token，这种方法就是Masked LMMLM，相当于完形填空任务cloze task被mask掉的词将会被输入到一个softmax分类器中，分类器输出的维度对应词典的大小在预训练时通常。