| − | '''应用场景:通用/对话、计算等专用场景'''. | + | '''应用场景:通用/领域专用'''. 在上下文学习能力方面有了巨大突破的GPT-3,具有5400亿参数量的 PaLM,以及DeepMind 的 Gopher,都是适合多种场景的通用大语言模型。Google 的 LaMDA对于对话场景进行了优化,适用于对话场景。DeepMind 的 Chinchilla 在训练计算利用率上进行了优化,能耗小,可以用作高效运算的基准。现今模型发展有整合的趋势,比如现在的开发者可以通过DeepSeek等模型的开源策略和较灵活的架构,基于通用模型构建行业专用模型,使具有通用能力的模型向领域优化模型演进。 |