| 失效链接处理 |
|
大模?LLM 最全八股和{案 PDF 下蝲
相关截图Q?/strong>
 主要内容Q?/strong>
2、prefix LM ?causal LM 区别是什么？
Prefix LMQ前~语言模型Q和 Causal LMQ因果语a模型Q是两种不同cd的语a模型Q它们的?/span>
别在于生成文本的方式和训l目标?/span>
1.
Prefix LMQ前~语言模型是一U生成模型，它在生成每个词时都可以考虑之前的上下文信息。在生成Ӟ
前缀语言模型会根据给定的前缀Q即部分文本序列Q预下一个可能的词。这U模型可以用于文本生成、机器翻?/span>
{Q务?/span>
2.
Causal LMQ因果语a模型是一U自回归模型Q它只能Ҏ(gu)之前的文本生成后l的文本Q而不能根据后l的
文本生成之前的文本。在训练Ӟ因果语言模型的目标是预测下一个词的概率，l定之前的所有词作ؓ上下文。这
U模型可以用于文本生成、语a建模{Q务?/span>
ȝ来说Q前~语言模型可以Ҏ(gu)l定的前~生成后箋的文本，而因果语a模型只能Ҏ(gu)之前的文?/span>
生成后箋的文本。它们的训练目标和生成方式略有不同，适用于不同的d和应用场景?/span>
3、涌现能力是啥原因？
大模型的涌现能力主要是由以下几个原因造成的：
1.
数据量的增加Q随着互联|的发展和数字化信息的爆炸增长，可用于训l模型的数据量大大增加。更多的
数据可以提供更丰富、更q泛的语a知识和语境，使得模型能够更好地理解和生成文本?/span>
2.
计算能力的提升：随着计算g的发展，特别是图形处理器QGPUQ和专用?AI 芯片Q如 TPUQ的出现Q?/span>
计算能力大幅提升。这使得训练更大、更复杂的模型成为可能，从而提高了模型的性能和涌现能力?/span>
3.
模型架构的改q：q年来，一些新的模型架构被引入Q如 TransformerQ它在处理序列数据上表现?/span>
q些新的架构通过引入自注意力机制{技术，使得模型能够更好地捕捉长距离的依赖关pd语言l构Q提高了模型
的表达能力和生成能力?/span>
|
| Java1234官方?5Q?/td> | 
|
| Java1234官方?5Q?/td> | 838462530 |
苏公|安?32061202001004?/p>
