1. 简述GPT和BERT的区别2. 讲一下GPT系列模型是如何演进的?3. 为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构?4. 讲一下生成式语言模型的工作机理5. 哪些因素会导致LLM中的偏见?6. LLM中的因果实语建模与掩码语言建模有什么区别?7. 如何减轻LLM中的“幻觉”现象?8. 解释ChatGPT的“零样本”和“少样本”学习...
大语言模型(LLMs) 基本概念 大语言模型(如GPT系列、BERT系列等)主要用于处理文本数据,通过学习大量的文本信息,来理解语言的深层次结构和含义。它们通常基于Transformer架构,能够生成连贯的文本、完成翻译、摘要、问答等多种自然语言处理任务。 工作原理 Transformer架构:Transformer是一种基于自注意力机制的模型架构,它允许...