第3章预训练语言模型

按Encoder、Decoder和Encoder-Decoder比较目标、注意力掩码、输入输出与任务适配；用上下文合同、状态轨迹和独立评估门交付模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验

学习目标

解释Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战中的数据、目标、模型/算法状态与输出，而不只罗列名称
用单一反例“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”定位第3章预训练语言模型的首个错误状态
交付模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，区分2023书目快照、原始研究和当前未知

为什么从这个问题开始

第3章预训练语言模型围绕“几十种预训练模型怎样用统一合同比较，而不是堆砌名称和参数？”建立贯穿任务：在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战。先预测数据、目标、模型/算法状态、奖励、输出或评估中的首个变化，再运行参考、故障和恢复路径；只有守住“第3章预训练语言模型的数据版本、模型/算法状态、训练或推理输出、评估与适用边界始终可追溯”并交付模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，模型名、loss、奖励或演示输出才可能成为机制证据。

书目、181个坐标与技术事实边界

第3章预训练语言模型以北京化工大学图书馆书目核对刘聪、杜振东、涂铭、沈盛宇著《ChatGPT原理与实战：大型语言模型的算法、技术和私有化》，机械工业出版社，2023年8月，XI+291页，ISBN 978-7-111-73303-4；馆藏记录将它作为中文技术著作，本课程不虚构英文原版或翻译来源。

第3章预训练语言模型以得到数字版完整目录核对前言、10个章标题和170个节/小节，共181个正式层级；数字版页面列出2023年7月发行信息，而馆藏书目列2023年8月出版，因此课程分别保留数字发行与纸书出版时间，不强行合并。课程以学习地图、前言、10章和总复习共13页承载全部坐标。

第3章预训练语言模型没有获得纸书完整正文访问权，来源级别是outline-only；目录只限定学习范围，Transformer、BERT、GPT、PPO、RLHF、思维链和LoRA等事实必须回到原始论文独立核对。本站不复制或近似改写纸书正文、图片、代码和练习，所有中文机制解释、状态轨迹、反例、交互、练习与答案均为独立教学重构；ChatGPT产品和行业趋势陈述明确限定为2023年历史快照。

本页独立事实来源

Transformer原始论文：在第3章预训练语言模型中，独立核对注意力、编码器/解码器和序列建模机制。
BERT原始论文：在第3章预训练语言模型中，独立核对双向预训练、下游微调与Encoder模型边界。
GPT-3原始论文：在第3章预训练语言模型中，独立核对自回归预训练、规模与上下文学习的历史证据。

正式目录坐标逐项解释

第3章预训练语言模型

坐标 1/31：第3章预训练语言模型。稳定证据键 CGPT-A。 第3章预训练语言模型记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.1 Transformer结构

坐标 2/31：3.1 Transformer结构。稳定证据键 CGPT-B。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.2 基于Encoder结构的模型

坐标 3/31：3.2 基于Encoder结构的模型。稳定证据键 CGPT-C。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.2.1 BERT

坐标 4/31：3.2.1 BERT。稳定证据键 CGPT-D。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.2.2 RoBERTa

坐标 5/31：3.2.2 RoBERTa。稳定证据键 CGPT-E。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.2.3 ERNIE

坐标 6/31：3.2.3 ERNIE。稳定证据键 CGPT-F。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.2.4 SpanBERT

坐标 7/31：3.2.4 SpanBERT。稳定证据键 CGPT-G。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.2.5 MacBERT

坐标 8/31：3.2.5 MacBERT。稳定证据键 CGPT-H。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.2.6 ALBERT

坐标 9/31：3.2.6 ALBERT。稳定证据键 CGPT-I。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.2.7 NeZha

坐标 10/31：3.2.7 NeZha。稳定证据键 CGPT-J。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.2.8 UniLM

坐标 11/31：3.2.8 UniLM。稳定证据键 CGPT-K。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.2.9 GLM

坐标 12/31：3.2.9 GLM。稳定证据键 CGPT-L。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.2.10 ELECTRA

坐标 13/31：3.2.10 ELECTRA。稳定证据键 CGPT-M。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.3 基于Decoder结构的模型

坐标 14/31：3.3 基于Decoder结构的模型。稳定证据键 CGPT-N。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.3.1 GPT

坐标 15/31：3.3.1 GPT。稳定证据键 CGPT-O。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.3.2 CPM

坐标 16/31：3.3.2 CPM。稳定证据键 CGPT-P。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.3.3 PaLM

坐标 17/31：3.3.3 PaLM。稳定证据键 CGPT-Q。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.3.4 OPT

坐标 18/31：3.3.4 OPT。稳定证据键 CGPT-R。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.3.5 Bloom

坐标 19/31：3.3.5 Bloom。稳定证据键 CGPT-S。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.3.6 LLaMA

坐标 20/31：3.3.6 LLaMA。稳定证据键 CGPT-T。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.4 基于Encoder-Decoder结构的模型

坐标 21/31：3.4 基于Encoder-Decoder结构的模型。稳定证据键 CGPT-U。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.4.1 MASS

坐标 22/31：3.4.1 MASS。稳定证据键 CGPT-V。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.4.2 BART

坐标 23/31：3.4.2 BART。稳定证据键 CGPT-W。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.4.3 T5

坐标 24/31：3.4.3 T5。稳定证据键 CGPT-X。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.5 基于夸夸闲聊数据的UniLM模型实战

坐标 25/31：3.5 基于夸夸闲聊数据的UniLM模型实战。稳定证据键 CGPT-Y。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.5.1 项目简介

坐标 26/31：3.5.1 项目简介。稳定证据键 CGPT-Z。 第3章预训练语言模型为数据切分、预处理、checkpoint、推理配置和评估结果建立谱系，防止训练/测试泄漏和阶段错配。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.5.2 数据预处理模块

坐标 27/31：3.5.2 数据预处理模块。稳定证据键 CGPT-AA。 第3章预训练语言模型为数据切分、预处理、checkpoint、推理配置和评估结果建立谱系，防止训练/测试泄漏和阶段错配。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.5.3 UniLM模型模块

坐标 28/31：3.5.3 UniLM模型模块。稳定证据键 CGPT-AB。 第3章预训练语言模型用注意力掩码、训练目标、数据、分词、参数公开度和下游任务比较模型；家族名称或规模不能替代同一评估合同。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.5.4 模型训练模块

坐标 29/31：3.5.4 模型训练模块。稳定证据键 CGPT-AC。 第3章预训练语言模型为数据切分、预处理、checkpoint、推理配置和评估结果建立谱系，防止训练/测试泄漏和阶段错配。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.5.5 模型推理模块

坐标 30/31：3.5.5 模型推理模块。稳定证据键 CGPT-AD。 第3章预训练语言模型为数据切分、预处理、checkpoint、推理配置和评估结果建立谱系，防止训练/测试泄漏和阶段错配。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

3.6 本章小结

坐标 31/31：3.6 本章小结。稳定证据键 CGPT-AE。 第3章预训练语言模型把书目、模型论文、2023产品快照、应用假设和当前核查分列；演示与趋势必须给出复核日期和失败成本。第3章预训练语言模型只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

先预测，再运行三个证据视图

先预测：只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”时，第3章预训练语言模型的数据、token、模型状态、价值/奖励、训练检查点、生成输出或独立评估中的哪一项最先偏离？请写下可观测信号，再比较参考、故障和恢复轨迹。

分步1 / 3

上下文合同：选择正式坐标

语料—上下文—输出合同

第3章预训练语言模型

选择正式目录坐标，再比较参考合同与单一反例如何改变同一条模型链。

正式目录坐标

阶段 1/4

第3章预训练语言模型 · 来源与输入

输入: 在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战
操作: 冻结Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战所需的数据、模型、算法、环境、版本和评估集
输出证据: 第3章预训练语言模型的来源快照、输入合同与未知项清单
裁决: 第3章预训练语言模型没有把目录、二手总结或2023产品描述冒充当前实现事实

最小可复现实验协议

为第3章预训练语言模型冻结书目/论文版本、数据、tokenizer、模型或算法、环境、随机种子、计算预算和独立评估集。
运行参考路径，逐阶段保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验；只报告最终loss、奖励或自然语言输出，无法支持机制归因。
保持其余条件不变，只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”，记录数据、状态、目标或输出中的首个分岔及传播路径。
撤销故障，从同一检查点重放；只有状态、代理指标和独立评估都恢复，才允许接受归因或批准发布。

小结与上架门

第3章预训练语言模型的核心不是罗列模型、框架或流行词，而是把Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战放进一条可复算链：书目与论文限定能说什么，数据和目标决定学到什么，模型/算法状态说明怎样变化，单一反例定位首个错误，独立评估与恢复决定能否发布。最终交付模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，并同时报告历史事实、当前证据、失败、未知和未测试范围。

练习与答案

练习

问题 1：第3章预训练语言模型

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-A 对应的第3章预训练语言模型设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-A 对应的第3章预训练语言模型映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 2：3.1 Transformer结构

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-B 对应的3·1 Transformer结构设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-B 对应的3·1 Transformer结构映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 3：3.2 基于Encoder结构的模型

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-C 对应的3·2 基于Encoder结构的模型设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-C 对应的3·2 基于Encoder结构的模型映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 4：3.2.1 BERT

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-D 对应的3·2·1 BERT设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-D 对应的3·2·1 BERT映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 5：3.2.2 RoBERTa

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-E 对应的3·2·2 RoBERTa设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-E 对应的3·2·2 RoBERTa映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 6：3.2.3 ERNIE

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-F 对应的3·2·3 ERNIE设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-F 对应的3·2·3 ERNIE映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 7：3.2.4 SpanBERT

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-G 对应的3·2·4 SpanBERT设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-G 对应的3·2·4 SpanBERT映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 8：3.2.5 MacBERT

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-H 对应的3·2·5 MacBERT设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-H 对应的3·2·5 MacBERT映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 9：3.2.6 ALBERT

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-I 对应的3·2·6 ALBERT设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-I 对应的3·2·6 ALBERT映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 10：3.2.7 NeZha

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-J 对应的3·2·7 NeZha设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-J 对应的3·2·7 NeZha映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 11：3.2.8 UniLM

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-K 对应的3·2·8 UniLM设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-K 对应的3·2·8 UniLM映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 12：3.2.9 GLM

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-L 对应的3·2·9 GLM设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-L 对应的3·2·9 GLM映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 13：3.2.10 ELECTRA

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-M 对应的3·2·10 ELECTRA设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-M 对应的3·2·10 ELECTRA映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 14：3.3 基于Decoder结构的模型

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-N 对应的3·3 基于Decoder结构的模型设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-N 对应的3·3 基于Decoder结构的模型映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 15：3.3.1 GPT

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-O 对应的3·3·1 GPT设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-O 对应的3·3·1 GPT映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 16：3.3.2 CPM

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-P 对应的3·3·2 CPM设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-P 对应的3·3·2 CPM映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 17：3.3.3 PaLM

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-Q 对应的3·3·3 PaLM设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-Q 对应的3·3·3 PaLM映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 18：3.3.4 OPT

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-R 对应的3·3·4 OPT设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-R 对应的3·3·4 OPT映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 19：3.3.5 Bloom

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-S 对应的3·3·5 Bloom设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-S 对应的3·3·5 Bloom映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 20：3.3.6 LLaMA

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-T 对应的3·3·6 LLaMA设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-T 对应的3·3·6 LLaMA映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 21：3.4 基于Encoder-Decoder结构的模型

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-U 对应的3·4 基于Encoder-Decoder结构的模型设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-U 对应的3·4 基于Encoder-Decoder结构的模型映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 22：3.4.1 MASS

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-V 对应的3·4·1 MASS设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-V 对应的3·4·1 MASS映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 23：3.4.2 BART

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-W 对应的3·4·2 BART设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-W 对应的3·4·2 BART映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 24：3.4.3 T5

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-X 对应的3·4·3 T5设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-X 对应的3·4·3 T5映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 25：3.5 基于夸夸闲聊数据的UniLM模型实战

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-Y 对应的3·5 基于夸夸闲聊数据的UniLM模型实战设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-Y 对应的3·5 基于夸夸闲聊数据的UniLM模型实战映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 26：3.5.1 项目简介

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-Z 对应的3·5·1 项目简介设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-Z 对应的3·5·1 项目简介映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 27：3.5.2 数据预处理模块

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-AA 对应的3·5·2 数据预处理模块设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-AA 对应的3·5·2 数据预处理模块映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 28：3.5.3 UniLM模型模块

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-AB 对应的3·5·3 UniLM模型模块设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-AB 对应的3·5·3 UniLM模型模块映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 29：3.5.4 模型训练模块

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-AC 对应的3·5·4 模型训练模块设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-AC 对应的3·5·4 模型训练模块映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 30：3.5.5 模型推理模块

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-AD 对应的3·5·5 模型推理模块设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-AD 对应的3·5·5 模型推理模块映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 31：3.6 本章小结

为第3章预训练语言模型中稳定证据键 CGPT-AE 对应的3·6 本章小结设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

先冻结在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放Transformer、三类架构、模型谱系与UniLM实战，把稳定证据键 CGPT-AE 对应的3·6 本章小结映射到数据、目标、模型/算法状态和输出；参考路径保存模型谱系表、掩码/目标对照、训练推理trace与UniLM复现实验，故障路径只注入“仅凭架构家族给模型排序，忽略训练目标、数据、分词、许可和评估任务”。只有首个分岔可定位、撤销后状态恢复且独立评估支持，才能接受局部机制结论；未测试模型、数据、任务、产品版本与部署都留在第3章预训练语言模型边界外。

问题 32：公开与未知

列出第3章预训练语言模型中一个可由原始论文核对的事实和一个必须保持未知的ChatGPT产品实现细节。

问题 33：三阶段泄漏

为什么SFT、RM和RL阶段共用测试样本会破坏第3章预训练语言模型的私有化验收？

术语与证据对象

在第3章预训练语言模型中，、、、、、组成最小证据语言。术语必须绑定数据、目标、状态和失败条件；只替换模型名、扩大参数量或提高代理奖励，不能自动扩大结论边界。

名词解释

本章出现的专业名词，用大白话再讲一遍。

数据谱系: 第3章预训练语言模型从来源、清洗、切分到训练和评估样本的追踪。
目标函数: 第3章预训练语言模型实际优化的损失、奖励或代理目标及其偏差。
状态轨迹: 第3章预训练语言模型训练、推理或环境交互中可重放的中间状态。
单一故障: 第3章预训练语言模型只改变一个因素以定位首个机制分岔的实验。
独立评估: 第3章预训练语言模型不复用训练、提示选择或奖励建模数据的检查。
历史边界: 第3章预训练语言模型仅在2023书目或指定论文版本成立的陈述。

第3章 预训练语言模型

学习目标

为什么从这个问题开始

书目、181个坐标与技术事实边界

本页独立事实来源

正式目录坐标逐项解释

第3章 预训练语言模型

3.1 Transformer结构

3.2 基于Encoder结构的模型

3.2.1 BERT

3.2.2 RoBERTa

3.2.3 ERNIE

3.2.4 SpanBERT

3.2.5 MacBERT

3.2.6 ALBERT

3.2.7 NeZha

3.2.8 UniLM

3.2.9 GLM

3.2.10 ELECTRA

3.3 基于Decoder结构的模型

3.3.1 GPT

3.3.2 CPM

3.3.3 PaLM

3.3.4 OPT

3.3.5 Bloom

3.3.6 LLaMA

3.4 基于Encoder-Decoder结构的模型

3.4.1 MASS

3.4.2 BART

3.4.3 T5

3.5 基于夸夸闲聊数据的UniLM模型实战

3.5.1 项目简介

3.5.2 数据预处理模块

3.5.3 UniLM模型模块

3.5.4 模型训练模块

3.5.5 模型推理模块

3.6 本章小结

先预测，再运行三个证据视图

上下文合同：选择正式坐标

第3章 预训练语言模型

第3章 预训练语言模型 · 来源与输入

最小可复现实验协议

小结与上架门

练习与答案

练习

术语与证据对象

名词解释

讨论

第3章预训练语言模型

第3章预训练语言模型

第3章预训练语言模型

第3章预训练语言模型 · 来源与输入