随着人工智能和机器学习领域的迅速发展,语言模型已经从简单的词袋模型(Bag-of-Words)和N-gram模型演变为更为复杂和强大的神经网络模型。在这一进程中,大型语言模型(LLM)尤为引人注目,它们不仅在自然语言处理(NLP)任务中表现出色,而且在各种跨领域应用中也展示了惊人的潜力。从生成文本和对话系统到更为复杂的任务,如...
大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术,它可以通过学习大量的语言数据,自动生成高质量的文本内容。这种技术已经被广泛应用于机器翻译、文本生成、问答系统等领域,成为了自然语言处理领域的重要研究方向之一。 2023-07-18 收藏 复制地址分享海报模型训练数据训练数据量模型参数量词表大小 LLaMA 以英语为主的拉丁...
近年来,随着预训练语言模型(PLMs)的发展,大型语言模型在解决各种自然语言处理(NLP)任务中表现出强大的能力。 2. 大型语言模型的特殊能力:当模型的参数规模扩大到一定程度时,大型语言模型不仅在各项任务中的表现有所提高,还会展现出一些特殊能力,如上下文学习等,这是小规模语言模型所不具备的。 3. 大型语言模型的...
Transformers是Hugging Face开发的一款强大的自然语言处理(NLP)库。它提供了各种预训练的模型,涵盖了从文本生成到情感分析等多个任务,为NLP社区提供了丰富的资源。 DeepSpeed DeepSpeed是由Microsoft Research开发的深度学习训练库,旨在提高大规模模型的训练速度和效率。其特点包括混合精度训练、模型并行化和数据并行化等。
赵子忠:2023年国内大模型发展综述与趋势研判 导读 本文对2023年大模型研发技术路线的突破和日渐明显的发展路径进行归纳,把脉大模型未来竞合与淘汰的发展趋势。 引言 人工智能大模型在多领域表现突出,在自然语言处理、学习能力、视觉听觉识别等领域的功能愈发提升,能够在各领域执行更加多样和复杂的任务。SuperCLUE的2023年...
大模型在持续学习中的最新进展:综述 近年来,基础语言模型(LMs)在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域取得了显著成就。与传统神经网络模型不同,基础语言模型通过在大量无监督数据集上进行预训练,获得了丰富的常识知识,并且具有强大的迁移学习能力。然而,由于灾难性遗忘,基础语言模型仍然无法模拟人类的持续学习能力。
针对上面的问题,深度学习或大模型所做的工作就是词嵌入(Word Embedding)。 词嵌入是一种分布式表示 从大规模文本中建立一个低维稠密向量空间 学习方法:比如Word2Vec 语言模型 自然语言处理的另外一个知识点是语言模型(Language Model)。 语言模型的任务就是根据前文来预测下一个单词。
ChatGPT 推出两个月 MAU 突破 1 亿,是自然语言处理领域突破性的创新,进一步理解 了人类语言。大语言模型(Large Language Model,LLM)是一种使用了大量数据训练 的深度学习算法,构建出一个能够理解人类语言并自动生成语言的模型。ChatGPT 在 2022 年 11 月底推出后,2023 年 1 月的月活跃用户数已达 1 亿,成为历...
综述| 揭秘高效大型语言模型:技术、方法与应用展望 深度学习自然语言处理原创作者:Xnhyacinth 近年来,大型语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得了显著的进展,如GPT-series(GPT-3, GPT-4)、Google-series(Gemini, PaLM), Meta-series(LLAMA1&2), BLOOM, GLM等模型在各种任务中展现出惊人的能力。然而,随着模型...
大语言模型涉及深度学习、自然语言处理、分布式计算、分布式计算等众多领域。因此,建议读者在阅读本书之前,首先系统地学习深度学习和自然语言处理的相关课程。在分布式计算和异构计算方面,读者需要具备基本的概念。如果希望在大语言模型训练和推理方面进行深入研究,还需要系统学习分布式系统、并行计算、CUDA 编程等相关知识。