待验证50% 置信事实精确时间
可学习位置编码为BERT和GPT-2等模型采用，缺点是无法处理超出训练长度的序列
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/22
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证GLM基于自回归空白填充预训练，融合了BERT的双向理解能力与GPT的生成能力，通过二维位置编码区分原始序列位置与空白内部位置77% 相似待验证不同模型（如Claude与GPT系列）在训练数据和对齐策略上的差异，使得它们在代码审查时能够互补各自的知识盲点75% 相似已验证BERT的双向编码能力来源于其预训练阶段采用的掩码语言模型（MLM）目标，与GPT系列的单向自回归预训练形成对比75% 相似待验证GPT系列采用单向（因果）注意力掩码，使模型在预训练阶段每个token只能关注其之前的上下文，与BERT等双向模型形成根本区别72% 相似待验证GPT 系列、Llama 等模型的核心能力绝大部分来自预训练而非后续微调阶段71% 相似
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