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词编码模型和回答问题的LLM是否为同一个

在实际应用里，词编码模型和回答问题的大语言模型（LLM）既可能是同一个，也可能不同

二者为同一模型的情况

以使用单个完整的预训练大语言模型（如 GPT - 3.5、文心一言等）处理问答任务为例。

在这种情形下，该模型自身就集成了词编码功能与问答能力。当输入一个问题时，模型内部首先会进行词编码操作，把输入文本转化为模型能够处理的数值表示，接着利用自身的神经网络架构对这些编码进行处理，最终生成问题的答案。

例如，你向 OpenAI 的 GPT - 3.5 询问“地球的卫星是什么”，
GPT - 3.5 会自动将这个问题文本进行分词、编码等操作，把文字转化为内部的向量表示
然后基于其大规模的预训练知识和神经网络计算，输出“地球的卫星是月球”这样的回答。这里的词编码和回答问题的过程都由 GPT - 3.5 这一个模型完成。

二者为不同模型的情况

在一些复杂的问答系统架构中，会将词编码和问答任务分别交给不同的模型处理。