【llm对话体系】大模子 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络布局和训练方法对比

1. 弁言

比年来，大型语言模子 (LLM) 取得了令人瞩目的盼望，此中 Llama、Qwen 和 ChatGLM 是三个备受关注的开源模子。它们都在 Transformer 架构的底子上举行了改进和优化，并在各种 NLP 使命上取得了良好的性能。
本文将深入分析 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络布局和训练方法，比力它们的异同以及各自的上风。
2. 模子布局对比

     特性    Llama    Qwen    ChatGLM              底子架构    Decoder-only    Decoder-only    Encoder-Decoder (GLM架构，非传统意义)          预训练目的    Causal Language Modeling    Causal Language Modeling    Autoregressive Blank Infilling (