各位专业人士，大家好！本次将对 Fill-in-the-Middle（FIM）技术展开深度剖析。作为该领域的研究者，认为有必要向广大从业者进行专业科普。
一、核心概念
Fill-in-the-Middle（填中）是专门为大语言模型设计的上下文生成范式，它突破了传统从左到右单向生成的限制。其核心在于使模型能够在给定的前缀（prefix）和后缀（suffix）之间，生成符合逻辑的中间内容（middle）。
二、与传统生成方式的对比
以下表格对比了不同的生成方式：
| 生成方式 | 输入结构 | 典型应用场景 | 技术挑战 |
|---|---|---|---|
| 左到右生成 | [前缀] → 生成后续 | 文本续写 | 长距离依赖建模 |
| 填空生成 | [前缀][后缀] → 填洞 | 完形填空 | 局部语义一致性 |
| FIM生成 | [前缀] [后缀] | 代码补全 | 双向上下文理解 |
不同生成方式差异显著，每种方式都有其独特特点与难点，专业人员能够清晰辨别。
三、关键技术实现
1. 数据格式处理
以下是原始的 Python 代码：
def add(a, b):
return a + b
经过 FIM 格式化（P - M - S 结构）后变为：
<FIMPREFIX>def add(a, b):<FIMSUFFIX>return a + b<FIMMIDDLE>
<FIMEND>
2. 特殊标记设计
以下是几个重要的特殊标记：
<FIMPREFIX>：前缀起始标记；<FIMMIDDLE>：待生成内容起始标记；<FIMSUFFIX>：后缀起始标记；<FIMEND>：生成终止标记。
3. 注意力掩码改造
通过下图可更直观地看出传统注意力掩码与 FIM 注意力掩码的区别。
graph LR
A[前缀Token] --> C[中间Token]
B[后缀Token] --> C
C --> D[预测Token]
对比传统注意力掩码（左）与 FIM 注意力掩码（右） ，差异一目了然。
四、训练策略创新
1. 动态上下文分割
采用随机选择分割点的方法，约有 p ~ 50% 的概率在函数体内部进行分割。且 gap 长度可变，会遮蔽 20% - 80% 的内容。
2. 双向上下文建模
包括三个关键部分：
- 前缀编码器：负责捕获左侧上下文特征；
- 后缀编码器：提取右侧约束条件；
- 交叉注意力：建立前后语义关联。
3. 课程学习策略
在训练阶段进行如下调整：
训练阶段调整
if epoch < 5:
gapratio = 0.3
若存在表述不精准之处，望各位谅解。期望本次深度科普能使各位对 FIM 技术有更清晰的认知。
