引言
在人工智能的黄金时代，预训练模型已成为推动技术发展的驱动力。这些模型通过自回归和生成式的核心特性，为语言理解和生成开辟了新天地。本文将探讨这两种模型的特性及其对大模型预训练的影响。
一、自回归模型的魔法 自回归模型是预训练过程中的关键。这种模型通过考虑之前的所有输出来预测下一个词，就像我们填写完形填空题一样。它们是顺序模型，意味着它们一步步地构建序列，每一步只生成一个词。
例如，考虑句子：“我喜欢吃…”。自回归模型会考虑“我喜欢吃”这个上下文来预测接下来最可能出现的词。这种方法非常符合我们人类阅读和理解语言的自然过程。
二、生成式模型的潜能 生成式模型，如其名，不仅预测下一个词的概率，还能生成新的词汇。这种模型在预测下一个词时引入了随机性，它不会简单地选择最可能的词，而是从可能的词汇分布中进行抽样，增加了语言的多样性和创造性。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一个自回归生成式模型的经典例子。它结合了自回归模型的严密性和生成式模型的创新性，能够在没有针对性训练数据的情况下，通过少量的提示（Few-Shot Learning）或者没有提示（Zero-Shot Learning）来生成合理的文本。
三、自回归与生成式：双剑合璧 自回归和生成式模型在预训练语言模型中并不冲突，而是相辅相成。在GPT这样的模型中，自回归模型首先确定下一个词的概率分布，然后生成式模型再基于这个分布生成下一个词。
四、双向自回归的进步 除了自回归，还有一种双向自回归模型，如BERT和GLM。它们在预测时会同时考虑前文和后文，提供了对上下文的更深层理解。这种方法让模型不仅能够根据之前的词进行预测，还能够利用后续的词来提高预测的准确性。
五、从生成式到判别模型 尽管生成式模型在早期不如判别模型那样流行，但随着计算能力的增强和数据集的扩大，生成式模型展示了其强大的潜力。与判别模型不同，生成式模型不只是学习输入到输出的映射关系，它们尝试学习数据的整体分布。
六、预训练与微调 大语言模型通过预训练在大量数据上学习语言规律，这个过程可以类比为“读书百遍其义自现”。模型参数越多、输入的数据越丰富，模型理解语言的能力就越强。然而，预训练只是开始，微调则是将模型的通用语言能力转化为解决特定任务能力的过程。通过微调，我们可以让模型更好地适应新的任务和场景。