LLM(Large Language Model)技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术,旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络,通过大规模的文本数据预训练模型,并利用这些预训练模型进行下游任务的微调或直接应用。 LLM 技术的主要特点是可以从大规模文本数据中学习到丰富的语言知识和语言...
LLM(Large Language Model)技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术,旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 1. LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络,通过大规模的文本数据预训练模型,并利用这些预训练模型进行下游任务的微调或直接应用。 2. LLM 技术的主要特点是可以从大规模文本数据中学习到丰富的语言...
LLM(Large Language Model)技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术,旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络,通过大规模的文本数据预训练模型,并利用这些预训练模型进行下游任务的微调或直接应用。 LLM 技术的主要特点是可以从大规模文本数据中学习到丰富的语言知识和语言...
LLM(Large Language Model)技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术,旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络,通过大规模的文本数据预训练模型,并利用这些预训练模型进行下游任务的微调或直接应用。 LLM 技术的主要特点是可以从大规模文本数据中学习到丰富的语言知识和语言...
当我们谈论人工智能(AI),机器学习(Machine Learning),深度学习(Deep Learning),以及大模型(Large Models)时,实际上是在讨论人类如何让计算机学会像我们一样思考、学习和做出决策的技术。但是很多人都分不清他们之间的区别,今天我来给大家讲一下。 1/ 人工智能(AI) ...
GPT通过海量文本数据预训练,习得语言的通用规律,然后在特定任务上微调,展现出强大的文本生成、问答、翻译等能力。如今,GPT已成为大语言模型的代表作,其后续版本(如GPT-3、GPT-4.5等)持续刷新着自然语言处理的性能上限。 总结来说,人工智能是一片广袤的森林,其中机器学习是主干,神经网络是关键分支,深度学习是繁茂的...
实际上,深度学习是机器学习的一个分支,它基于多层神经网络完成特征学习与模式识别。 神经网络:神经网络是由相互连接的节点(或称神经元)组成的网络,模仿人脑的工作方式。深度学习涉及使用具有多个隐藏层的神经网络,每一层都对信息进行转换和抽象。 应用领域:深度学习在许多领域都有广泛应用,特别是在图像和声音识别、自然...
深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统机器学习算法。 机器学习 机器学习的实现可以分成两步:训练 和 预测 ,类似于归纳和演绎: 归纳:从具体案例中抽象一般规律,机器学习中的“训练”亦是如此。从一定数量的样本(已知模型输入X和模型输出Y)中,学习...
尽管 OpenAI 的 GPT 路线风头正盛,许多人认为大语言模型将通往 AGI,LeCun 却直言不讳:需要放弃生成模型、强化学习方法这样的主流路线。他认为,基于自监督的语言模型无法获得关于真实世界的知识。尽管语言生成的内容质量一直提升,但是这些模型在本质上是不可控的。对于语言模型的局限性理解,也基于他此前的一个基本观点...
在机器学习发展分为两个部分,浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)。浅层学习起源上世纪20年代人工神经网络的反向传播算法的发明,使得基于统计的机器学习算法大行其道,虽然这时候的人工神经网络算法也被称为多层感知机,但由于多层网络训练困难,通常都是只有一层隐含层的浅层模型。