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cover of episode #136. 从自然语言处理到大语言模型

#136. 从自然语言处理到大语言模型

2025/5/20
logo of podcast 牛油果烤面包

牛油果烤面包

AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
D
David
波士顿大学电气和计算机工程系教授，专注于澄清5G技术与COVID-19之间的误信息。
斯
斯图亚特
Topics
David: 我介绍了GPT模型架构的演变，从最初的GPT-1到GPT-2，再到后来的GPT-3，以及最终的ChatGPT。我强调了GPT与BERT的区别，BERT是理解模型，而GPT是生成模型。我解释了GPT坚持Decoder-Only架构的原因，以及这种架构在当时被认为是落后的，但最终却成为了主流。我认为，GPT的成功在于其对量变的执念，以及愿意为此投入巨大成本。同时，我也提到了大公司在资源分配和长期投入方面可能存在的问题，这或许是Google未能率先成功的原因之一。 斯图亚特: 我对GPT和BERT的区别、GPT架构的优劣势以及OpenAI的成功原因提出了问题，引导David对这些问题进行了解释。我试图理解GPT模型架构的演变过程，以及OpenAI在其中的角色。我帮助听众理解这些技术概念，并探讨了为什么OpenAI能够在大语言模型领域取得领先地位。

Deep Dive

Chapters
本节探讨了GPT和BERT模型的区别，重点关注GPT坚持的Decoder-Only架构。解释了Decoder-Only架构的设计理念，以及为什么在当时不被看好，最终却成为主流架构的原因。
  • GPT和BERT的主要区别在于GPT是生成模型，BERT是理解模型
  • GPT坚持Decoder-Only架构，认为这种架构更适合用语言驱动模型
  • Decoder-Only架构的优势在于参数集中，便于模型扩展

Shownotes Transcript

自然语言处理领域的专家David现在在做一线大语言模型开发。他来给我们从自然语言处理专家的视角讲述大语言模型的崛起以及大语言模型的发展。

嘉宾：David 主播：斯图亚特、Sean、Vindy 剪辑&时间线：季雨清

关于「牛油果烤面包」 「牛油果烤面包」播客入选2020苹果最佳播客，获得年度编辑推荐，聊科技发展趋势，聊各行业来龙去脉。我们坐标硅谷，邀请第一线的资深专家分享给大家听！

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图片： Generated by Gemini

片头片尾音乐： Courante 1st Cello Suite Exzel Music Publishing (freemusicpublicdomain.com) Licensed under Creative Commons: By Attribution 3.0 http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/)