征途黯然.: 这篇关于大模型Decoder的生成策略的文章真的很有深度，很出色。

MOOJ: 这篇文章对 GPT 系列（包括 GPT、GPT-2、GPT-3）和 InstructGPT 的发展历程进行了深入而清晰的阐述。作者对这一技术路线的进化进行了全面总结，展现了 GPT 系列从初代到最新版本的演变过程和创新点。这种逐步的技术进步确实为自然语言处理领域注入了新的活力和可能性。 文章中详细解释了每个版本的背景、模型结构和应用领域，对读者来说十分易懂，尤其对于那些对自然语言处理领域初步感兴趣的人来说，是一篇很好的入门介绍。此外，对于 GPT 系列的未来展望也提供了很有价值的信息，让读者对该技术的前景有了更清晰的认识。 总体来说，这篇文章不仅增加了我对 GPT 系列的了解，也使我对自然语言处理技术的发展方向有了更深入的认识。期待未来 GPT 系列能够在更多领域做出更加卓越的贡献，为我们的生活和工作带来更多便利和创新。

MOOJ: 这篇文章详尽地介绍了Meta最新版本LLaMA 2中所采用的注意力机制，特别是GQA和MQA，这些新的注意力机制为自然语言处理领域带来了创新。GQA引入了分组查询注意力的概念，使得多头注意力更加灵活和高效。MQA则通过共享Keys和Values来减少参数量，提高了推理速度。通过对MHA、MQA和GQA的对比，清晰展示了各个注意力机制在推理速度和模型精度上的权衡。 特别值得赞扬的是，作者不仅介绍了这些注意力机制的原理，还提及了相应的论文以及改进方法。这样的详细解释让读者更好地理解这些创新技术，并且可以通过进一步阅读论文了解更多细节。另外，文章中的图示非常直观，有助于读者更好地理解复杂的概念。 总的来说，这篇文章对于那些对自然语言处理和注意力机制感兴趣的人来说是非常有价值的。它提供了深入了解这些新技术的框架，为读者进一步探索和研究提供了极好的指导。

imel03: 词形还原就是“去掉单词的词缀”？ 这不是词干提取（stemming）的内容吗 studies ——>去掉词缀——> studi ，不符合你的描述

今天不要敲代码: 可算明白了，太感谢了