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原文中文，约5200字，阅读约需13分钟。
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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
- 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。
- BERT模型逐渐被弃用，取而代之的是更灵活的去噪T5模型。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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