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【Transformer 与注意力机制】38|GPT 系列:从续写到助手,每一代到底改变了什么

GPT-1 到 GPT-4 四次跃迁里,next-token prediction 这个目标函数从未换过,真正变化的是任务接口、参数规模和对齐机制。本文只用公开论文与技术报告拆解每代的改与不改,并摆开 in-context learning 机制、涌现能力是否为度量假象、能力该归因 scale、数据还是对齐这几个仍在争论的问题。

【Transformer 与注意力机制】40|三大路线之争:为什么大模型几乎都是 Decoder-only

Encoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-only 的差异不是谁更聪明,而是谁能看见谁的信息流不变量。本文从可见性图出发,解释这个不变量如何锁死任务接口与训练管线,KV Cache、continuous batching、投机解码为什么默认假设单流 causal Decoder,以及 embedding、rerank、强制双向抽取场景为什么不该硬上生成式大模型。