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预训练语言模型中的Decoder-Only架构 Decoder-Only架构是当前大语言模型（如GPT、LLaMA、GLM）的核心设计范式，仅使用Transformer的解码器部分，通过自回归生成实现语言建模。其核心特点是单向注意力掩码，确保每个位置仅能访问历史信息，适合生成式任务。 GPT系列模型的技术演进 GPT-1首次验证了纯Decoder架构的潜力，采用12层Transformer和768维隐藏层。GPT-2将规模扩展到48层和1600维隐藏层，证明零样本学习能力。GPT-3进一步突破至1750亿参数，引入稀疏注意力机制和更高效的数据分布策略。 关键创新包括：  基于概率的token预...

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分布式专题：BIO、NIO编程与直接内存、零拷贝深入辨析 BIO与NIO的核心差异 BIO（Blocking I/O）是同步阻塞模型，每个连接需独立线程处理，线程资源消耗大且并发能力受限。典型场景如传统Socket编程，accept()和read()操作会阻塞线程直至数据就绪。 NIO（Non-blocking I/O）通过多路复用器（Selector）实现非阻塞，单线程可管理多个通道（Channel）。核心组件包括：  Channel：替代BIO的流，支持双向操作。 Buffer：数据读写的中转区，需手动flip()切换读写模式。 Selector：监听通道事件（如OP_READ），避免轮询...