文心、讯飞、ChatGPT大模型的横向比较

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作者信息

【原文作者】 李孟聊AI
【作者简介】 独立开源软件开发者，SolidUI作者。老程序员，老扑街作者，依然奋战在开源一线，依然热爱写文章。https://www.zhihu.com/people/dlimeng
【微信号】 apache_linkis

文章摘要

【关键词】 大模型、比较分析、原理介绍、参数量、任务表现

文章主要包括了对文心、讯飞和ChatGPT大模型的横向比较分析，以及对BERT、ERNIE和GPT大模型原理的介绍。在对大模型的比较分析中，指出大模型的优异表现依赖于模型规模的突破，参数量的指数级增长是实现质的飞跃的关键所在。在对BERT、ERNIE和GPT大模型原理的介绍中，分别介绍了它们的特点和改进，以及在不同任务中的表现和优势。BERT采用完形填空作为预训练，ERNIE结合了自回归网络和自编码网络，GPT使用Decoder解码器，适合文本生成领域。文章还提到了GPT-3模型的参数量和训练覆盖的学科范围，以及在不同任务中的表现。