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大模型（LLMs�Q�基��面试�?nbsp; PDF 下蝲

转蝲自：http://www.python222.com/article/1160

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

4涌现能力是啥原因?

�Ҏ(gu��)��前�h分析和论文�ȝ��Q�大致是2个猜�?·��d��的评��h��标不够��^�?

·复杂��d��vs子�Q务，�q�个其实好理解，比如我们假设某个��d��T�?个子��d��Sub-T构成�Q�每个sub-T随着模型增长�Q�指标从40%提升�?0%�Q�但是最�l��Q务的指标只从1.1%提升��C��7%�Q�也��是说宏观上看到了涌现现象，但是了�Q务效果其实是�q�x��增长的�?/span>

5��Z��现在的大模型大部分是Decoder only�l�构?

因�ؓdecoder-only�l�构模型在没有�Q何微调数据的情况下，zeroshot的表现能力最好。而encoder-decoder则需要在一定量的标注数据上做multitask-finetuning才能够激发最��x��能�?/span>

目前的Large LM的训�l�范式还是在大规模语料shang做自监督学习�Q�很昄��zero-hot性能更好的decoder-only架构才能更好的利用这些无标主的数据�?/span>

大模型��用decoder-only架构除了训练效率和工�E�实��C��的优势外�Q�在理论上因为Encoder的双向注意力会存在低�U�的问题�Q�这可能会削弱模型的表达能力。就生成��d��而言�Q�引入双向注意力�q�无实质的好处。而Encoder-decoder模型架构之所以能够在某些场景下表现更好，大概是因为它多了一倍参数。所以在同等参数量、同�{�推理成本下�Q�Decoder-only架构��是最优的选择了�?/span>

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