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大模型如火如荼，研究者们已经不再满足于基本文本的大语言模型（LLM, Large Language Model），AI领域的热点正逐步向多模态转移，具备多模态能力的多模态大型语言模型（MM（Multi-Modal）-LLM）就成了一个备受关注的研究主题。
大模型如火如荼，研究者们已经不再满足于基本文本的大语言模型（LLM, Large Language Model），AI领域的热点正逐步向多模态转移，具备多模态能力的多模态大型语言模型（MM（Multi-Modal）-LLM）就成了一个备受关注的研究主题。
GPT-2（《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》）是继GPT-1之后的第二个开源版本（考虑到技术滥用的担心只发布了mini版本），它的训练语料与参数比GPT-1多了一个数量级。正如题目，它是一个无监督、无领域知识调优的模型，然而在阅读理解、摘要生成、翻译、问答等方面可以超过多个领域下调优的已知模型。
**优点**：能够处理输入序列和输出序列之间的关系，提高任务的准确性。- **定义**：同时包含编码器和解码器部分，适用于序列到序列的任务。- **代表模型**：GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等。- **代表模型**：BERT、RoBERTa、ALBERT等。- **适用任务**：文本分类、情感分析、命名实体识别等。- **代表模型**：T5、BART、华为的盘古NLP等。- **适用
大模型如火如荼，研究者们已经不再满足于基本文本的大语言模型（LLM, Large Language Model），AI领域的热点正逐步向多模态转移，具备多模态能力的多模态大型语言模型（MM（Multi-Modal）-LLM）就成了一个备受关注的研究主题。
大模型如火如荼，研究者们已经不再满足于基本文本的大语言模型（LLM, Large Language Model），AI领域的热点正逐步向多模态转移，具备多模态能力的多模态大型语言模型（MM（Multi-Modal）-LLM）就成了一个备受关注的研究主题。
**优点**：能够处理输入序列和输出序列之间的关系，提高任务的准确性。- **定义**：同时包含编码器和解码器部分，适用于序列到序列的任务。- **代表模型**：GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等。- **代表模型**：BERT、RoBERTa、ALBERT等。- **适用任务**：文本分类、情感分析、命名实体识别等。- **代表模型**：T5、BART、华为的盘古NLP等。- **适用
**优点**：能够处理输入序列和输出序列之间的关系，提高任务的准确性。- **定义**：同时包含编码器和解码器部分，适用于序列到序列的任务。- **代表模型**：GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等。- **代表模型**：BERT、RoBERTa、ALBERT等。- **适用任务**：文本分类、情感分析、命名实体识别等。- **代表模型**：T5、BART、华为的盘古NLP等。- **适用