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内容提要
编码器-解码器和仅解码器模型是自回归模型，具有不同的优缺点。去噪目标可作为因果语言模型的补充。双向注意力对较小规模模型有帮助。BERT模型已被弃用，取而代之的是更灵活的去噪T5模型。
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关键要点
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编码器-解码器和仅解码器模型都是自回归模型，具有不同的优缺点。
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BERT模型逐渐被弃用，取而代之的是更灵活的去噪T5模型。
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去噪目标可以作为因果语言模型的补充，主要用于训练阶段的支持目标。
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双向注意力对较小规模模型有帮助，但对较大模型的影响较小。
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编码器-解码器架构在处理任务时具有优势，但也存在计算资源的浪费问题。
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当前的LLM研究者需要理解架构和预训练的归纳偏置，以便进行创新。
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BERT模型已不再被广泛使用，通用模型的需求推动了模型架构的统一。
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延伸问答
BERT模型为什么逐渐被弃用？
BERT模型逐渐被弃用是因为人们希望使用更通用的模型来执行多种任务，而T5等去噪模型提供了更灵活的解决方案。
去噪目标在语言模型训练中有什么作用？
去噪目标可以作为因果语言模型的补充，帮助模型在预训练阶段构建更好的内部表征。
编码器-解码器模型与仅解码器模型有什么区别？
编码器-解码器模型可以处理更复杂的任务，且不受因果掩码的限制，而仅解码器模型则更简单，适用于特定任务。
双向注意力对模型性能的影响是什么？
双向注意力对较小规模模型有显著帮助，但对较大模型的影响较小，可能不那么重要。
当前LLM研究者需要关注哪些关键点？
LLM研究者需要理解模型架构和预训练的归纳偏置，以便进行创新和优化。
T5模型相比BERT模型有哪些优势？
T5模型更灵活，能够处理多种任务，并且采用了更现代的去噪目标，适应性更强。
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