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盛名一时的BERT哪去了？这个问题的答案昭示了LLM范式的转变

编码器模型哪去了？如果 BERT 效果好，那为什么不扩展它？编码器 - 解码器或仅编码器模型怎么样了？在大型语言模型（LLM）领域，现在是仅解码器模型（如 GPT 系列模型）独领风骚的时代。那编码器 - 解码器或仅编码器模型发展如何呢？为什么曾经盛名一时的 BERT 却渐渐少有人关注了？近日，AI 创业公司 Reka 的首席科学家和联合创始人 Yi Tay 发布了一篇博客文章，分享了他的看法。Yi Tay 在参与创立 Reka 之前曾在 Google Research 和谷歌大脑工作过三年多时间，参与过 PaLM、

三年16篇一作，前谷歌研究科学家Yi Tay官宣新模型，21B媲美Gemini Pro、GPT-3.5

该团队的新模型在多个基准测试中都与 Gemini Pro 、GPT-3.5 相媲美。如果你经常读 AI 大模型方向的论文，Yi Tay 想必是一个熟悉的名字。作为前谷歌大脑高级研究科学家，Yi Tay 为许多知名的大型语言模型和多模态模型做出了贡献，包括 PaLM、UL2、Flan-U-PaLM、LaMDA/Bard、ViT-22B、PaLI、MUM 等。根据 Yi Tay 个人资料统计，在谷歌大脑工作的 3 年多的时间里，他总共参与撰写了大约 45 篇论文，是其中 16 篇的一作。一作论文包括 UL2、U-PaL