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大模型（LLMs）基础面

一、介绍大模型

大模型：一般指1亿以上参数的模型，但是这个标准一直在升级，目前万亿参数以上的模型也有了。
大语言模型（Large Language Model，LLM）是针对语言的大模型。
大模型后面跟的6B、13B等，这些一般指参数的个数，B是Billion/十亿的意思。

二、主流框架体系

大模型主要架构分为三种：：prefix Decoder 系、causal Decoder 系、Encoder-Decoder。
##### 第一种：prefix Decoder系 * 介绍：输入双向注意力，输出单向注意力 * 代表模型：ChatGLM、ChatGLM2、U-PaLM ##### 第二种 ：causal Decoder系 * 介绍：从左到右的单向注意力 * 代表模型：LLaMA-7B、LLaMa衍生物 ##### 第三种：Encoder-Decoder * 介绍：输入双向注意力，输出单向注意力 * 代表模型：T5、Flan-T5、BART

二、prefix Decoder 和 causal Decoder 和 Encoder-Decoder区别是什么？

prefix Decoder 和 causal Decoder 和 Encoder-Decoder 区别是在于 attention mask不同：
  • Encoder-Decoder：
    • 在输入上采用双向注意力，对问题的编码理解更充分
    • 适用任务：在偏理解的NLP任务上效果好
    • 缺点：在长文本生成任务上效果差，训练效率低
  • causal Decoder：
    • 自回归语义模型，预训练和下游应用是完全一致的，严格遵守 只有后面的token才能看到前面的token的规则
    • 适用于任务：文本生成任务效果好
    • 优点：训练效率高，zero-shot能力更强，具有涌现能力
  • prefix Decoder：
    • 特点：prefix部分的token互相能看到 ，causal Decoder 和 Encoder-Decoder 折中
    • 缺点：训练效率低
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