对比主流大模型(如GPT、BERT、T5)在网络结构、核心机制(编码器-解码器结构、层数配置)上的核心差异,并分析这些技术选择对模型在生成力、理解深度和效率等方面的影响。
考察说明
考察对主流大模型架构差异及其对能力影响的理解
回答思路
- 准确指出GPT、BERT、T5的架构类型(Decoder-only、Encoder-only、Encoder-Decoder)
- 说明核心机制差异(如自回归、双向注意力、Prefix-LM)
- 分析架构对生成力、理解深度和效率的影响
- 能结合层数配置等参数讨论实际效果
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