大模型(Large Model)常识综述(二) 林森 科学研究途径——建立模型的方法论原则 有知乎网友提问,有什么好方法做科研?并邀请我回答问题。所谓科学研究,既是发现问题和解决问题,其研究的方法途径有很多,一言两语也讲不透彻。值此,本文仅只是介绍科研过程中一种有效,… 松歌 如何通俗易懂地理解大模型参数? 大型语言模...
大模型(Large Model)常识综述(一)有趣AI项目Colorpik Digital Ink Pen智能笔通过内置传感器,可以扫描吸取任何物体的颜色。内置了一个可填充的墨水盒,所以它内置的颜色传感器,可以根据RGB传感器捕捉的数据准…
大模型定义:大模型,指的是包含数十亿乃至数百亿个参数的神经网络模型,其特征包括规模巨大、多任务学习能力、强大计算资源需求及丰富的数据训练基础。这些模型在自然语言处理领域广泛应用,推动了任务的革新,如文本分类、情感分析、摘要生成、翻译等。大模型的出现是AI发展的重要方向之一。大模型分类:主要...
大模型,即超大规模神经网络,其核心特征是庞大的参数量、多任务学习能力、对计算资源的渴求以及海量数据的支持。在自然语言处理(NLP)领域,它们如巨擘般引领,国内与国外的模型各有千秋;而在多模态世界,大语言模型能驾驭文本、图像、视频和音频的交融。现今,模型规模的标准随时间推移不断攀升,NLP模型...
大模型指的是大语言模型(英文:Large Language Model,缩写LLM),大语言模型(LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。 这里面有两个关键描述,大量数据预训练 和 超大型深度学习模型,两方面都在体现着 “大” 的特性。 大模型对数据量的要求很高,通常会包含数十亿甚至数千亿个参数,模型大小可以达到数百GB...
大模型全称是大型语言模型(Large Language Model, LLM),通常指的是在机器学习和人工智能领域中,具有...
标题:Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges 作者:Taicheng Guo1, Xiuying Chen2, Yaqi Wang3*, Ruidi Chang4*, Shichao Pei5, Nitesh V. Chawla1, Olaf Wiest1, Xiangliang Zhang1† 单位:1圣母大学 2国王阿卜杜拉科技大学 3南方科技大学 4非附属机构 5马萨诸塞...
Zero-shot CoT最早在“Large language models are zero-shot reasoners”中提出,大语言模型首先由“Let's think step by step”提示生成推理步骤,然后由“Therefore, the answer is”提示得出最终答案。他们发现,当模型规模超过一定规模时,这种策略会极大地提高性能,但对小规模模型无效,显示出显着的涌现能力模式。
G. PEFT with model compression 模型压缩是使LLM在资源有限的设备上可执行的最有效方法之一。然而,模型压缩技术对在硬件上运行的PEFT算法性能的影响仍然是另一个系统性挑战。量化和修剪等常见的压缩技术需要专用的硬件平台来加快过程,而为压缩模型构建这样的硬件平台是研究人员的另一个方向。
Nanotron Github库:huggingface/nanotron: Minimalistic large language model 3D-parallelism training (github.com) 该“消融模型”具有 1.82B 参数(包括Embeddings),使用 Llama 架构,序列长度为 2048,全局批量大小为 ~200 万个Tokens,以及 GPT2 Tokenizer。对于大多数消融,在 ~28B Tokens(大约是此模型大小的 Chinchill...