当前位置: 首页 > news >正文 GPT3/chatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM主流大语言模型的原理和差异 news 2025/7/12 8:29:42 GPT3/chatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM主流大语言模型的原理和差异 1. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) 核心原理 架构:纯Decoder架构训练方式:自回归语言建模(从左到右预测下一个词)规模:1750亿参数 技术特点 输入:"今天天气很" 模型预测:"好" (基于前面的上下文) 训练目标:P(好|今天天气很) 优势: 生成能力强上下文学习能力突出适合对话和创意写作 劣势: 只能单向建模理解任务相对较弱 2. ChatGPT 核心原理 ChatG 查看全文 http://www.lryc.cn/news/585117.html 相关文章: 从零实现一个GPT 【React + Express】--- 【3】解析markdown,处理模型记忆 【LeetCode 热题 100】146. LRU 缓存——哈希表+双向链表 0102基础补充_交易演示-区块链-web3 Django母婴商城项目实践(二) 机器学习数据集划分全指南:train_test_split详解与实践 基于相似性引导的多视角功能性脑网络融合|文献速递-最新论文分享 【科研绘图系列】R语言绘制系统发育树和柱状图 思维链革命:让大模型突破“机器思考”的边界 UniHttp中HttpApiProcessor生命周期钩子介绍以及公共参数填充-以百度天气接口为例 Grid网格布局完整功能介绍和示例演示 hive/spark sql中unix_timestamp 函数的坑以及时间戳相关的转换 php中调用对象的方法可以使用array($object, ‘methodName‘)? 【JMeter】接口加密 【JMeter】数据驱动测试 预防DNS 解析器安全威胁 flutter redux状态管理 【unitrix】 4.21 类型级二进制数基本结构体(types.rs) JavaScript加强篇——第五章 DOM节点(加强)与BOM 【驱动】移植CH340驱动,设置 udev 规则,解决和 BRLTTY 的冲突 容器管理: 单机用Docker Compose,多机用Kubernetes 用 React Three Fiber 实现 3D 城市模型的扩散光圈特效 保安员从业资格证历年考试真题 Debian:从GNOME切换到Xfce 【音视频】HLS拉流抓包分析 物联网与互联网融合生态 C#事件:从原理到实践的深度剖析 小架构step系列11:单元测试引入 基于规则匹配的文档标题召回 【天坑记录】cursor jsx文件保存时错误格式化了 PHY模式,slave master怎么区分
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