大型语言模型的类型
在我们深入探讨之前，大型语言模型根据其架构通常可以分为三类：
- 基于变压器的模型
- 基于 RNN 的模型
- 其他创新架构
1. 基于 Transformer 的模型
这些模型利用注意力机制的力量来处理语言数据。流行的基于 Transformer 的模型包括 GPT-4、BERT、RoBERTa 和 T5
GPT-4
GPT-4 使用 Transformer 架构，特别强调自注意力机制来捕获句子中单词之间的上下文关系，而不管它们的位置如何。其“屏蔽”训练方法使模型能够生成高度连贯且上下文相关的文本。
优点：非常擅长生成连贯且上下文相关的文本。
缺点：作为生成模型，它可能会创建听起来似乎合理但实际上不正确或具有误导性的信息。
适用于：文本生成任务、对话代理、内容创建。
BERT
BERT 使用双向转换器，这意味着它可以从左到右和从右到左处理输入数据。这种双向上下文使 BERT 能够更深入地理解句子中每个单词的含义以及它们之间的关系，从而极大地提高了其在问答和情感分析等任务上的性能。
优点：由于双向上下文，可以深入理解句子中每个单词的含义。
缺点：由于其大尺寸和双向性，需要大量计算资源来训练。
适用于：情感分析、问答、实体识
RoBERTa
RoBERTa 以 BERT 为基础，通过在训练期间动态调整应用于模型输入数据的掩蔽模式，使模型在理解各种上下文方面更加灵活。它还使用更大的批量大小和更长的训练