作为重要的研究方向之一,语言模型得到了学术界的广泛研究,从早期的统计语言模型和神经语言模型开始,发展到基于Transformer的预训练语言模型。 近年来,研究者们发现通过扩大预训练语言模型的参数量和数据量,大语言模型(Large Language Model)能够在效果显著提升的同时,展示出许多小模型不具备的特殊能力(如上下文学习能力、逐...
离线持续学习包括领域增量学习、任务增量学习和类别增量学习,而在线持续学习则细分为硬任务边界和模糊任务边界设置。此外,我们概述了持续学习研究中使用的典型数据集和指标,并详细分析了基于语言模型的持续学习所面临的挑战和未来工作。 链接:https://arxiv.org/abs/2405.18653 引言 近年来,基础语言模型(LMs)在自然语言...
一、语言大模型的概念与特点 语言大模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型,其主要特点是能够学习大量的文本数据,并通过这些数据来预测下一个单词或者生成一段文本。传统的NLP模型往往需要手工设计特征,并通过人工规则来解析和理解文本,而语言大模型通过海量的文本数据自动学习规律和模式,从而具有更好的泛化能力。 语...
例如,智谱AI的大模型在语音识别、自然语言理解和生成方面的技术,表明了其在深度学习算法和自然语言处理技术应用上的专业性和创新性。这类大模型更加注重在智能客服和智能家居等特定应用场景下的性能优化和用户体验提升。 (三)人工智能创业公司:商业化的大模型技术发展。独立的人工智能公司,往往在创新和商业化之间寻求平...
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。
语言建模作为语言理解和生成的一种主要方法,在过去的二十年里得到了广泛的研究,从统计语言模型发展到神经语言模型。最近,通过在大规模语料上预训练 Transformer 模型,提出了预训练语言模型(PLM),在解决各种自然语言处理(NLP) 任务中表现出强大的能力。由于研究者发现模型规模化可以提升模型容量,他们进一步通过将参数规模...
今年3月末,我们在arXiv网站发布了大语言模型综述文章《A Survey of Large Language Models》的第一个版本V1,该综述文章系统性地梳理了大语言模型的研究进展与核心技术,讨论了大量的相关工作。自大语言模型综述的预印本上线以来,受到了广泛关注,收到了不少读者的宝贵意见。
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。
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。
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...