根据OpenAI 联合创始人Andrej Karpathy在微软Build 2023大会上所公开的信息，OpenAI所使用的大规模语言模型构建流程如下图所示。主要包含四个阶段：预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习。这四个阶段都需要不同规模数据集合以及不同类型的算法，会产出不同类型的模型，同时所需要的资源也有非常大的差别。3、产业链...
自2020年 OpenAI 发布了包含1750亿个参数的生成式大规模预训练语言模型 GPT-3(Gen- erative Pre-trained Transformer 3)[1]以来,包括Google、Meta、百度、智源研究院等在内的公司和研究机构纷纷发布以 PaLM[2]、LaMDA[4]、T0[5]等为代表的不同的大规模语言模型(Large Language Model ,LLM ),也称大模型。 大...
图1.1 大规模语言模型的缩放法则(Scaling Laws) 二、大规模语言模型发展历程 大规模语言模型的发展历程虽然只有短短不到五年的时间,但是发展速度相当惊人,截止 2023 年 6 月,国内外有超过百种大模型相继发布。中国人民大学赵鑫教授团队在文献按照时间线给出 2019 年至 2023 年 5 月比较有影响力并且模型参数量超过...
复旦大学教授详解大规模语言模型 自2020年 OpenAI 发布了包含1750亿个参数的生成式大规模预训练语言模型 GPT-3(Gen- erative Pre-trained Transformer 3)[1]以来,包括Google、Meta、百度、智源研究院等在内的公司和研究机构纷纷发布以 PaLM[2]、LaMDA[4]、T0[5]等为代表的不同的大规模语言模型(Large Language ...
尽管LLMs在一系列NLP任务中取得了显著的成功,但它们的推理能力往往不足,仅靠扩大模型规模不能解决这个问题。 基于此,有文章提出了思维提示链(chain of thought prompting),提示语言模型生成一系列短句,这些短句模仿一个人在解决推理任务时可能采用的推理过程。 但是,复杂的推理任务通常有多个能得到正确答案的推理路径,...
《大规模语言模型:从理论到实践》详细介绍了构建大语言模型的四个主要阶段:预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段都有算法、代码、数据、难点及实践经验的详细讨论。 《大规模语言模型:从理论到实践》以大语言模型的基础理论开篇,探讨了大语言模型预训练数据的构建方法,以及大语言模型如何理解并服从人类指令...
大规模语言模型（Large-scale Language Models，LLM）是自然语言处理（NLP）领域的一种突破性技术，它们通过训练包含数十亿到千亿参数的深度神经网络来理解和生成自然语言文本。这些模型通常基于Transformer架构，这种架构能够处理长距离的依赖关系，并且在并行计算方面具有优势。大规模语言模型的能力包括但不限于：文本生成：...
关键词:大规模语言模型、Transformer架构、自注意力机制、多头注意力、前馈神经网络、层归一化、残差连接 1. 背景介绍 大规模语言模型(Large Language Models,LLMs)近年来在自然语言处理领域取得了突破性进展,引领了人工智能领域的新革命。这些模型能够理解和生成人类语言,执行各种复杂的语言任务,如文本生成、问答系统、...
大规模语言模型 1.大语言模型 大规模语言模型(Large Language Models,LLM),也称大语言模型 ,是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型,通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。 2.预训练语言模型 受到计算机视觉领域采用 ImageNet对模型进行一次预训练,使得模型可以通过海量图像充分学习如何提...
当地时间12月6日，谷歌公司宣布推出其规模最大、功能最强大的新大型语言模型Gemini，其最强大的TPU（张量处理单元）系统“Cloud TPU v5p”以及来自谷歌云的人工智能超级计算机。v5p是今年早些时候全面推出的Cloud TPU v5e的更新版本，谷歌承诺其速度明显快于v4 TPU。值得一提的是在MMLU（大规模多任务语言理解）测试...