- 基础大模型：
- 定义：基础大模型（如GPT-3、BERT、T5等）是通过大量通用数据集训练得到的预训练模型。这些模型通常具有很强的泛化能力，可以在多种任务上表现出色。
- 训练数据：基础大模型的训练数据通常来自互联网、书籍、新闻、维基百科等多种来源，包含了大量的文本数据。
- 特点：基础大模型通常具有大量的参数，能够捕捉到语言的丰富结构和模式。
- 应用大模型：
- 定义：应用大模型是基于基础大模型进行微调或特定任务定制的模型。这些模型针对特定任务进行了优化，以提高在该任务上的性能。
- 训练数据：应用大模型的训练数据通常包括基础大模型的训练数据，以及特定任务的标注数据。
- 特点：应用大模型在特定任务上的表现通常优于基础大模型，因为它们经过了专门的微调。
语料的存储和使用
- 基础大模型的语料：
- 存储：基础大模型的训练数据通常不会直接存储在模型的参数中。相反，模型通过学习这些数据的特征和模式，将知识编码在模型的参数中。
- 使用：当基础大模型被用于生成或理解文本时，它会利用在训练过程中学到的知识，但并不会直接访问原始的训练数据。
- 应用大模型的语料：
- 存储：应用大模型在微调过程中使用的特定任务数据也不会直接存储在模型的参数中。这些数据主要用于指导模型在特定任务上的优化。
- 使用：应用大模型在生成或理解文本时，会利用基础大模型已经学到的通用知识，以及在微调过程中学到的特定任务知识。
语料的“自然留存”
- 基础大模型：基础大模型在训练过程中吸收了大量的通用知识，这些知识被编码在模型的参数中。因此，可以说基础大模型“自然留存”了大量语料的特征和模式，但并不是直接存储了原始数据。
- 应用大模型：应用大模型在微调过程中进一步学习了特定任务的数据，这些数据的知识也被编码在模型的参数中。因此，应用大模型也“自然留存”了特定任务数据的特征和模式。
总结
基础大模型和应用大模型都通过学习训练数据的特征和模式，将知识编码在模型的参数中，而不是直接存储原始数据。因此，可以说这些模型“自然留存”了训练数据的特征和模式，但并不直接存储原始的训练数据。这种设计使得模型能够在生成或理解文本时利用学到的知识，而不需要访问原始数据。
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