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大模型（LLMs�Q�进阉�� PDF 下蝲

转蝲自：(x��)http://www.python222.com/article/1167

相关截图�Q?br />

主要内容�Q?/strong>

1. 模型参数量更大，参数量都�?/span>Billion�U�别�Q?/span>

2. 可通过条�g或上下文引导�Q��生生成式的内容（所谓的prompt engineer��是由此而来�Q��?/span>

1. 从训�l�角度来看：(x��)

a. ��Z��Transformer的模型参数量巨大�Q�有助于模型学习(f��n)到多样化的语�a�模式与结构；

b. 各种模型微调技术的出现�Q�例�?/span>P-Tuning�?/span>Lora�Q�让大模型微调成本更低，也可以让模型在垂直领�?/span>

有更强的生成能力�Q?/span>

扫码�?/span>

查看更多c. 在训�l�过�E�中加入一些设计好�?/span>loss�Q�也可以更好地抑制模型生成单调内容；

2. 从推理角度来看：(x��)

a. ��Z��Transformer的模型可以通过引入各种参数与策略，例如temperature�Q?/span>nucleus samlper来改变每

�ơ生成的内容�?/span>

三�?/strong>LLMs 复读机问�?/strong>

3.1 什么是 LLMs 复读机问题？

LLMs 复读机问�?/span>:

1. 字符�U�别重复�Q�指大模型针对一个字或一个词重复不断的生�?/span>

例如在电(sh��)商翻译场景上�Q�会(x��)出现“steckdose steckdose steckdose steckdose steckdose steckdose steckdose

steckdose...”�Q?/span>

1. 语句�U�别重复�Q�大模型针对一句话重复不断的生�?/span>

例如在多模态大模型囄��理解上，生成的结果可能会(x��)不断重复囄��的部分内容，比如“�q�是一个杯子，�q�是一�?/span>

杯子...”�Q?/span>

1. 章节�U�别重复�Q�多�ơ相同的prompt输出完全相同或十分近似的内容�Q�没有一点创新性的内容

比如你让大模型给你写一��关于春天的��作文，�l�果发现大模型的生成�l�果千篇一律，甚至�q�乎一�怸�栗��?/span>

1. 大模型针对不同的prompt也可能会(x��)生成�c�M��的内容，且有效信息很��、信息熵偏低

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