综上所述,预训练技术可以帮助机器学习模型解决数据稀缺性、先验知识和迁移学习等问题,从而提高模型的性能和可解释性,同时降低训练成本。 1.3 LLM预训练的基本原理 大语言模型预训练采用了 Transformer 模型的解码器部分,由于没有编码器部分,大语言模型去掉了中间的与编码器交互的多头注意力层。如下图所示,左边是 Trans...
神经网络模型:大型语言预训练模型的核心是神经网络模型,它是一种模拟人脑神经元的工作方式的数学模型。神经网络模型通过学习大量的语言数据,从而能够自动提取出语言中的特征和规律,并用于生成和理解新的语言文本。 预训练方法:大型语言预训练模型通常是通过预训练的方法来获得的。预训练是指在一个大规模的语言数据集上...
大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行“写作”,除此以外,GPT-3 的论文发现...
由于大模型训练需要大量的计算资源,因此通常采用分布式并行训练来加速训练过程。将数据和模型分布到多个GPU或多个计算节点上,并使用并行算法进行训练。这可以显著提高训练速度,并减少训练时间。反向传播和优化:在训练过程中,通过反向传播算法计算损失函数对每个参数的梯度。使用优化器(如Adam、SGD等)来更新参数,以最...
大语言模型的预训练[6]:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在 2017-2019 年之间,随着 Transformer 模型的提出,计算资源与大规模语料库不断出现,自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化,传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈,很难...
Ernie(Enhanced Representation through kNowledge IntEgration)是百度在Transformer架构基础上,针对中文语言特性进行优化的预训练大模型。其技术原理主要包括以下几个方面: 1. Transformer架构 Ernie采用Transformer作为其基本架构,这是一种基于自注意力机制的神经网络结构。Transformer通过多层的自注意力机制和前馈神经网络,能够捕...
预训练模型是指在大量数据上进行预先训练的模型,通常包括词嵌入、卷积神经网络和递归神经网络等。这些模型可以在特定的任务上进行微调,以实现更高的性能。 2.2 微调 微调(Fine-tuning)是指在预训练模型上进行特定任务的训练,以优化模型在该任务上的性能。通常,微调包括更新模型的参数以及调整学习率等。
在医学领域,预训练大模型是一种基于深度学习的技术,用于在大量未标注的数据上进行自我学习,从而获得通用的语言理解能力或其他相关技能。这些模型通常在大规模数据集上进行训练,之后可以通过微调来适应特定任务,比如问答、文本分类或者命名实体识别等。预训练大模型的基本原理 自监督学习:预训练模型通常使用自监督学习...
大规模预训练模型(Large-scale Pre-trained Models)是人工智能领域的一个重要发展方向,它们通过在大量数据上进行无监督学习,学习到了通用的知识,并在特定任务上进行微调,实现了高效的模型训练和优秀的性能。异常检测(Anomaly Detection)是一种机器学习方法,用于识别数据中不常见或异常的样本。在许多应用场景中,异常检测...