本文介绍了三种主流预训练语言模型架构：因果解码器（Causal Decoder）、非因果解码器（Non-causal Decoder）和编码器-解码器（Encoder-Decoder）。重点分析了因果解码器的四大优势：1）单向注意力机制具有更强的表达能力；2）能更直接利用提示词信息；3）推理效率更高，可利用KV缓存加速；4）能隐式学习词元绝对位置信息。相较其他架构，这些优势使因果解码器成为当前大模

摘要：大模型对齐需确保输出符合人类语言习惯与伦理标准。常见标注方法包括点对点式、列表式和对偶式（Pairwise），后者因简单高效应用最广。数据量要求10K+个prompt用于SFT，100K+用于RLHF。研究表明，AI标注（RLAIF）在某些任务中表现接近甚至优于人工标注（RLHF），可降低标注成本，但人工标注质量仍更高。

如何快速在windows11中创建模仿MacOS风格的桌面。