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训练一个通用的预训练模型,使其具有普遍的语言处理能力。通过预训练,大型语言预训练模型可以获得对各种...
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...
预训练大模型作为一种重要的技术方向,在提升NLP任务性能上取得了显著成效。文心Ernie作为百度推出的中文预训练大模型,凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,成为了中文NLP领域的一股强大力量。本文将详细剖析文心Ernie的技术原理,并结合实践经验探讨其在实际应用中的优势与挑战。 一、Ernie的技术原理 Ernie(Enhanced ...
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...
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。
拿走不谢!(神经网络/NLP/深度学习/BERT/大模型/GPT/RNN) 1237 18 12:54:38 App 2024论文必备:Transformer实战系列——基于Transformer实现的各大项目实战课程,从原理到代码实现,绝对通俗易懂! 352 6 25:46:57 App 【2024版】中科院大佬花89小时讲完的transformer教程!自然语言处理入门必看,整整200集,全程干货...