深度调研：大语言模型解封的全面汇总及关系解析

自从出现了ChatGPT，各种大语言模型如雨后春笋般出现在人们的视野中。每天涌现出来的新模型让人不禁分不清是哪个机构发布的，具有什么功能特点，以及这些模型之间的关系。比如GPT-3.0 和 GPT 3.5就有一系列的模型版本和索引，还有羊驼、小羊驼、骆驼......这些模型如此之多，让人有些晕头转向。为了解决这一困扰，知乎用户guolipa进行了广泛的调研，整理了比较有名的大语言模型，从而使得人们对于这些模型有了更加清晰的认识，也可以更轻松地获取相关的学习资源。 在调研中，首先对基础语言模型进行了分类整理。基础语言模型是指那些只在大规模文本语料中进行了预训练，未经过指令和下游任务微调、以及人类反馈等任何对齐优化的模型。根据调研结果，基础语言模型可以分为GPT-style、T5-style、GLM-style和Multi-task四种类型。其中，GPT-style表示decoder-only的自回归语言模型，T5-style表示encoder-decoder的语言模型，GLM-style表示GLM特殊的模型结构，而Multi-task则指的是ERNIE 3.0的模型结构。而当前绝大部分的大语言模型都是decoder-only的模型结构，关于这一现象的原因可以在相关问题中找到答案。 据调研结果显示，现在神经网络语言模型正经历着蓬勃的发展。从最初的基础语言模型，逐渐演变出了更加复杂、功能更加强大的模型。这些模型的出现为人们的生活带来了许多便利。然而，随着模型的不断涌现，也给人们带来了一定的困扰。因此，guolipa的调研不仅使得人们对大语言模型有了更清晰的认识，也为人们提供了一个轻松获取学习资源的平台。 综上所述，大语言模型的调研汇总对于我们更好地了解这些模型，以及选择适合自己需求的模型具有重要意义。而作者guolipa通过该调研，为我们呈现了一幅清晰的画面，使得我们可以更轻松地学习和应用这些模型。相信在不久的将来，大语言模型将会为人们的生活带来更加便利和智能的体验。