RetroMAE 预训练任务的具体步骤，围绕 编码（Encoding）、解码（Decoding）、增强解码（Enhanced decoding） 三个核心阶段展开，以下结合图中流程拆解：
一、阶段 A：编码（Encoding）
目标：对输入文本做适度掩码，生成句子级语义嵌入（用于后续重建依据）。
步骤：
- 输入处理：原始文本序列（如 [CLS],x1,x2,[M],x4 ）中，按一定比例（“适度掩码”，如 15% - 30% ）替换部分 token 为掩码标记 [M]，得到掩码后序列 Xenc。
- 编码器编码：将 Xenc 输入 Transformer 编码器（Encoder），输出包含全局语义的句子嵌入 hX（绿色矩形，通常用 位置的隐向量表示 ），同时保留可见 token（如 x3 ）的局部语义用于后续任务（如 MLM 辅助学习 ）。
二、阶段 B：解码（Decoding）
目标：对输入文本做激进掩码，结合编码阶段的句子嵌入，重建掩码 token，强化模型语义理解。
步骤：
- 深度掩码输入：对原始文本序列做更 “激进” 的掩码（如 50% - 70% 比例），得到新的掩码序列（如 [x1,[M],x3,[M]] ），并拼接编码阶段的句子嵌入（绿色矩形），形成解码输入 HXdec。
- 解码器重建：将 HXdec 输入单层 Transformer 解码器（结构简化，聚焦重建），通过掩码语言建模（MLM）任务，学习从句子嵌入和少量可见 token（如 x1,x3 ）中恢复原始掩码 token（如 x2,x4 ），迫使模型理解语义关联。
三、阶段 C：增强解码（Enhanced decoding）
目标：基于句子嵌入和每行可见上下文，对所有输入 token 做精细化重建，进一步挖掘语义依赖。
步骤：
- 构建注意力掩码矩阵：定义特殊的注意力掩码规则（Eq. 7 描述）：
- 主对角线位置填充 −∞（灰色）：表示 token 无法 “看到自己”（避免自依赖，强制模型从上下文学习 ）；
- 可见上下文位置填充 0（蓝色）：允许 token 基于这些位置的语义做重建。
- 全局语义重建：输入完整 token 序列（如 x1,x2,x3,x4 ），结合编码阶段的句子嵌入（绿色矩形），通过 Transformer 结构和上述注意力掩码，让每个 token 依据独特的可见上下文重建自身（如 x1 参考 x2/x3/x4 语义，x2 参考 x1/x3/x4 等 ），强化模型对全局语义和局部依赖的捕捉能力。
核心逻辑总结
RetroMAE 通过 “适度编码生成语义底座 → 激进解码强化语义关联 → 增强解码细化语义依赖” 的三阶段流程，让模型在预训练中：
- 先学会提炼文本全局语义（编码阶段 ）；
- 再强制从极少信息中恢复内容（解码阶段，提升语义推理 ）；
- 最后精细化学习 token 间复杂依赖（增强解码阶段 ）。
最终目标是让模型生成更优质的文本表示，尤其适配检索任务（如 dense retrieval ），为下游应用（如文本向量检索、问答系统 ）打牢预训练基础。
形象的举个例子
咱们用 **“修复破损的故事书”** 来类比 RetroMAE 的预训练流程，把文本理解成故事书的内容，token 是书中的文字 / 段落，模型是 “修复师”，帮你直观看懂三阶段逻辑：
阶段 A：编码（Encoding）—— 提取故事 “核心大纲”
-
场景：你拿到一本缺了几页（适度掩码） 的旧故事书（原始文本），比如《小红帽》里 “小红帽遇到狼” 的段落被挖掉几句（掩码 token），变成：
小红帽带着 [M] ，走在 [M] 的路上，遇到了 [M] ……
-
模型操作：
修复师（编码器）快速翻书，跳过挖掉的部分，先总结出故事的核心大纲（句子嵌入，绿色矩形）：“一个女孩带东西去外婆家，路上遇到危险角色” 。
同时，记住书里没被挖掉的关键句子（如 “小红帽”“路” ），辅助理解故事背景。
阶段 B：解码（Decoding）—— 用大纲猜 “挖掉的内容”
-
场景：现在修复师拿到一本被挖掉大半内容（激进掩码） 的书，比如《小红帽》只剩：
小红帽 [M] ，[M] 外婆 [M] ……
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模型操作：
修复师拿着阶段 A 总结的核心大纲（“女孩带东西去外婆家遇危险” ），结合仅存的只言片语（如 “小红帽”“外婆” ），开始猜挖掉的内容：- 第一处 [M] 可能是 “带着蛋糕”（因为去外婆家常带食物 ）；
- 第二处 [M] 可能是 “去”（逻辑补全动作 ）；
- 第三处 [M] 可能是 “家”（补全 “外婆家” ）。
这个过程就是用大纲（句子嵌入） + 少量残留文字（可见 token），重建大量缺失内容（掩码 token），强迫修复师（模型）理解 “小红帽→外婆家→带东西” 的语义关联。
阶段 C：增强解码（Enhanced decoding）—— 精细修复每一句话
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场景：现在有一本完整但 “每句话都被做了特殊标记” 的书（所有 token 都要重建），规则是：
- 每句话里，不能参考自己的文字（主对角线填 −∞，灰色，比如 “小红帽” 这句话，不能直接用 “小红帽” 三个字猜，得看上下文 ）；
- 只能参考其他句子的信息（可见上下文填 0，蓝色，比如用 “路很长”“太阳很晒” 猜 “小红帽走得很慢” ）。
-
模型操作：
修复师需要逐句修复，但每修一句话时，不能用这句话自己的词，必须看其他句子的内容推理：- 修 “小红帽带着蛋糕” 时，得参考 “路很远”→ 推测 “蛋糕用篮子装”（因为路远需要容器 ）；
- 修 “狼很狡猾” 时，得参考 “小红帽天真”→ 推测 “狼假装成外婆”（因为角色性格对比 ）。
这个过程就是让模型学习句子间的深层依赖，比如 “人物性格→行为逻辑”“场景描述→物品细节” 的关联，最终精细修复整个故事（重建所有 token ）。
类比总结：RetroMAE 预训练像 “分阶段修复故事书”
- 编码（A）：先抓故事核心（全局语义），记住关键碎片（可见 token ）；
- 解码（B）：用核心 + 碎片，猜大量缺失内容（强化语义推理 ）；
- 增强解码（C）：精细修复每处细节，但强制参考其他部分（学习复杂依赖 ）。
最终，模型（修复师）学会了 “从全局到局部、从碎片到完整” 理解文本的能力，预训练完成后，就能更好处理检索任务（比如找 “小红帽遇狼” 相关的故事片段 ），或者文本生成（比如续写故事 ）啦～
