【自然语言处理与大模型】大模型（LLM）基础知识①

（1）目前主流的开源模型体系有哪些？

1. GTP（Generative Per_trained Transformer）系列，是由OpenAI发布的一系列基于Transformer架构的语言模型，包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在大规模无标签文本上进行预训练，然后再特定任务上进行微调，具有很强的生成能力和语言理解能力。

2. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）由Google发布的一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型。BERT模型通过在大规模无标签文本上进行预训练，然后再下游任务上进行微调，具有很强大的语言理解能力和表征能力。

（2）perfix LM和casual 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。

总的来说，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。他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。