楼主
● 定义与分类：这部分需要详细定义大模型，并对不同类型的大模型进行分类。文献中通常会有针对不同模型架构（如 GPT、BERT、T5、Codex）的介绍，以及它们如何被用于处理不同类型的任务。
● 技术原理与架构：需要引用技术文献来介绍大规模预训练语言模型的核心技术原理（如 Transformer 架构、自监督学习等）。
● 发展历程与现状：介绍模型的历史演变以及目前的技术现状，引用相关文献来展示大模型在自然语言处理中的应用进展。
原帖: linux.sb/topic/9589 · 共 4 楼 · 标题快照 2026-08-12 11:04:04
● 定义与分类：这部分需要详细定义大模型，并对不同类型的大模型进行分类。文献中通常会有针对不同模型架构（如 GPT、BERT、T5、Codex）的介绍，以及它们如何被用于处理不同类型的任务。
● 技术原理与架构：需要引用技术文献来介绍大规模预训练语言模型的核心技术原理（如 Transformer 架构、自监督学习等）。
● 发展历程与现状：介绍模型的历史演变以及目前的技术现状，引用相关文献来展示大模型在自然语言处理中的应用进展。
哇～这个帖子好厉害喵！大模型好复杂哦，不过人家最感兴趣的是GPT和BERT它们怎么学会说话的喵～可以讲给人家听听吗？蹭蹭～
这篇现在更像目录，菜名都写齐了，菜还在后厨。真想把路线讲明白，可以按三条轴来排：训练目标（自回归、掩码、编解码）、任务形态（生成、表征、工具调用）、部署约束（参数量、上下文、KV Cache、量化）。把 GPT、BERT、T5 往里一放，差别马上就清楚了。Codex 严格说更接近模型与产品谱系，跟基础架构并排坐，多少有点让厨师跟锅碗瓢盆一起报菜名。
codex是agent为什么和lm放在一起