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大模型 LLM 最全八股和答案 PDF 下载
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 主要内容：
2、prefix LM 和 causal LM 区别是什么？
Prefix LM（前缀语言模型）和 Causal LM（因果语言模型）是两种不同类型的语言模型，它们的区
别在于生成文本的方式和训练目标。
1.
Prefix LM：前缀语言模型是一种生成模型，它在生成每个词时都可以考虑之前的上下文信息。在生成时，
前缀语言模型会根据给定的前缀（即部分文本序列）预测下一个可能的词。这种模型可以用于文本生成、机器翻译
等任务。
2.
Causal LM：因果语言模型是一种自回归模型，它只能根据之前的文本生成后续的文本，而不能根据后续的
文本生成之前的文本。在训练时，因果语言模型的目标是预测下一个词的概率，给定之前的所有词作为上下文。这
种模型可以用于文本生成、语言建模等任务。
总结来说，前缀语言模型可以根据给定的前缀生成后续的文本，而因果语言模型只能根据之前的文本
生成后续的文本。它们的训练目标和生成方式略有不同，适用于不同的任务和应用场景。
3、涌现能力是啥原因？
大模型的涌现能力主要是由以下几个原因造成的：
1.
数据量的增加：随着互联网的发展和数字化信息的爆炸增长，可用于训练模型的数据量大大增加。更多的
数据可以提供更丰富、更广泛的语言知识和语境，使得模型能够更好地理解和生成文本。
2.
计算能力的提升：随着计算硬件的发展，特别是图形处理器（GPU）和专用的 AI 芯片（如 TPU）的出现，
计算能力大幅提升。这使得训练更大、更复杂的模型成为可能，从而提高了模型的性能和涌现能力。
3.
模型架构的改进：近年来，一些新的模型架构被引入，如 Transformer，它在处理序列数据上表现出色。
这些新的架构通过引入自注意力机制等技术，使得模型能够更好地捕捉长距离的依赖关系和语言结构，提高了模型
的表达能力和生成能力。
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