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大模型套壳往事
回溯三年前，在ChatGPT刚刚开启大模型航海时代时，那时候的套壳还停留在小作坊山寨ChatGPT的阶段。
学 AI 第十二天，我才明白 GPT 为什么坚持 decoder-only
学 AI 第十二天，我开始理解 GPT 为什么会走向 decoder-only。前一天讲 BERT 和 GPT 的差异时，我只记住了一个粗略判断：BERT 更像阅读理解器。GPT 更像续写生成器。
和大模型创业者聊一聊：ChatGPT 火了，国内创业者的机会在哪里？
当地时间 3 月 8 日，微软宣布，随着必应预览版新增用户超过 100 万，必应搜索引擎的日活跃用户首次突破 1 亿。
为什么现代大模型大多采用 Decoder-only 架构？
GPT 之后，主流大语言模型（LLM）几乎清一色采用 Decoder-only 架构，而曾经主导 NLP 领域的 Encoder-only（如 BERT）和 Encoder-Decoder（如 T5、BART）架构逐渐退居二线。本文将从多维解析技术演进背后的逻辑。
从零学习大模型（6）——Transformer 结构家族：从 Encoder 到 Decoder，大模型为何偏爱 “单边设计”？
Transformer 架构的伟大之处，不仅在于提出了注意力机制，更在于提供了一套 “模块化” 的设计框架 —— 通过组合编码器（Encoder）和解码器（Decoder），可以衍生出多种结构变体。
Transformer 架构基本原理：Encoder、Decoder 和 Attention 在做什么
一、一句话讲清 TransformerTransformer 是一种处理序列数据的神经网络架构。它最关键的设计是 Self-Attention：让一句话里的每个 token 都能直接和其他 token 建立联系，再按重要程度聚合信息。这和 RNN 的思路完全不同。
腾讯混元上线文生视频并开源，120秒内成片！还有提示词建议
作者 | 汪越编辑 | 漠影智东西12月3日报道，今天，腾讯混元大模型正式上线视频生成能力，这是在腾讯文生文、文生图、3D生成之后的最新技术进展。