資料內(nèi)容：
2、prefix LM 和 causal LM 區(qū)別是什么？
Prefix LM（前綴語(yǔ)言模型）和 Causal LM（因果語(yǔ)言模型）是兩種不同類(lèi)型的語(yǔ)言模型，它們的區(qū)
別在于生成文本的方式和訓(xùn)練目標(biāo)。
1.
Prefix LM：前綴語(yǔ)言模型是一種生成模型，它在生成每個(gè)詞時(shí)都可以考慮之前的上下文信息。在生成時(shí)，
前綴語(yǔ)言模型會(huì)根據(jù)給定的前綴（即部分文本序列）預(yù)測(cè)下一個(gè)可能的詞。這種模型可以用于文本生成、機(jī)器翻譯
等任務(wù)。
2.
Causal LM：因果語(yǔ)言模型是一種自回歸模型，它只能根據(jù)之前的文本生成后續(xù)的文本，而不能根據(jù)后續(xù)的
文本生成之前的文本。在訓(xùn)練時(shí)，因果語(yǔ)言模型的目標(biāo)是預(yù)測(cè)下一個(gè)詞的概率，給定之前的所有詞作為上下文。這
種模型可以用于文本生成、語(yǔ)言建模等任務(wù)。
總結(jié)來(lái)說(shuō)，前綴語(yǔ)言模型可以根據(jù)給定的前綴生成后續(xù)的文本，而因果語(yǔ)言模型只能根據(jù)之前的文本
生成后續(xù)的文本。它們的訓(xùn)練目標(biāo)和生成方式略有不同，適用于不同的任務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景。
3、涌現(xiàn)能力是啥原因？
大模型的涌現(xiàn)能力主要是由以下幾個(gè)原因造成的：
1.
數(shù)據(jù)量的增加：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和數(shù)字化信息的爆炸增長(zhǎng)，可用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)量大大增加。更多的
數(shù)據(jù)可以提供更豐富、更廣泛的語(yǔ)言知識(shí)和語(yǔ)境，使得模型能夠更好地理解和生成文本。
2.
計(jì)算能力的提升：隨著計(jì)算硬件的發(fā)展，特別是圖形處理器（GPU）和專(zhuān)用的 AI 芯片（如 TPU）的出現(xiàn)，
計(jì)算能力大幅提升。這使得訓(xùn)練更大、更復(fù)雜的模型成為可能，從而提高了模型的性能和涌現(xiàn)能力。
3.
模型架構(gòu)的改進(jìn)：近年來(lái)，一些新的模型架構(gòu)被引入，如 Transformer，它在處理序列數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色。
這些新的架構(gòu)通過(guò)引入自注意力機(jī)制等技術(shù)，使得模型能夠更好地捕捉長(zhǎng)距離的依賴(lài)關(guān)系和語(yǔ)言結(jié)構(gòu)，提高了模型
的表達(dá)能力和生成能力。
