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现代基于Transformer的语言模型是在大规模自然文本上预训练的，注入结构化标注会破坏模型习惯的输入形式并引入噪声
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9/11/2026
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Unverified扩散语言模型的Transformer通常采用双向注意力，需接收时间步信息（通过正弦编码或AdaLN注入），因此标准预训练语言模型权重不能直接复用77% similarUnverified额外添加的句法和修辞信息在结构上与基于Transformer的语言模型架构存在根本性不兼容76% similarVerified当前几乎所有主流大语言模型都基于Transformer架构75% similarUnverified语码转换需要真实数据，因为自然语码转换是潜意识的语言习惯，刻意表演出的语码转换会显得生硬72% similarVerified大语言模型本质上是无状态的，不存在跨会话的原生记忆机制，这根植于Transformer架构本身70% similar
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