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、机器翻译等。本文将深入探讨大规模语言模型的核心——模型架构,从理论基础到实践应用,全面解析这一前沿技术。 1.1 大规...
全球最大GPU 背后的秘密:NVSwitch如何实现NVIDIA DGX-2的超强功力? 通过NVLink技术连接的双GPU 2. 自然语言处理(NLP) 2.1. 语言模型(Language Model) 语言模型任务是 NLP 领域的核心问题。 语言模型是计算任意的词序列组成一句话概率的模型。 从文本生成的视角看,给定一个词或句子,语言模型可以生成(预测)接下来的...
垂直大模型,聚焦解决垂直领域问题,是在通用大模型的基础上训练行业专用模型,应用到金融、医疗、教育、养老、交通等垂直行业,使大模型领域化、商业化,做到实际应用落地。 为了使更多的自然语言处理研究人员和对大语言模型感兴趣的读者能够快速了解大模型的理论基础,并开展大模型实践,复旦大学张奇教授团队结合他们在自然语言...
基于上述报告及相关讨论,强化学习在大语言模型上的重要作用可以概括为以下几个方面。 (1)强化学习相较于有监督学习更有可能考虑整体影响。有监督学习针对单个词元进行反馈,其目标是要求模型针对给定的输入给出确切的答案;而强化学习是针对整个输出文本进行反馈,并不针对特定的词元。反馈粒度的不同,使强化学习更适合大...
一、规模语言模型:从理论到实践 这本书全面介绍了构建大型语言模型的四个关键阶段:预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。 书中详细讨论了每个阶段的算法、代码、数据、难点和实践经验。它从基础理论出发,讲解了预训练数据构建方法、大语言模型服从人类指令的原理,以及大语言模型的应用和评估方法。
垂直大模型,聚焦解决垂直领域问题,是在通用大模型的基础上训练行业专用模型,应用到金融、医疗、教育、养老、交通等垂直行业,使大模型领域化、商业化,做到实际应用落地。 为了使更多的自然语言处理研究人员和对大语言模型感兴趣的读者能够快速了解大模型的理论基础,并开展大模型实践,复旦大学张奇教授团队结合他们在自然语言...
此外,大语言模型的参数量非常庞大,与传统的自然语言处理研究范式完全不同。使用大语言模 型还需要分布式并行计算的支持,这对自然语言处理算法研究人员又进一步提高了要求。 为了使得更多的自然语言处理研究人员和对大语言模型感兴趣的读者能够快速了解大语言模型和理论基础,并开展大语言模型实践,复旦大学自然语言处理实验室...
1. 语言模型定义及重要性 随着深度学习技术的快速发展,大规模语言模型逐渐成为研究的热点。这些模型具有庞大的参数规模和强大的表示能力,能够捕捉到语言中的复杂模式和语义信息。它们也面临着训练难度大、资源需求高等挑战。正是这些挑战推动了NLP领域的不断进步和创新。 在阅读《大规模语言模型:从理论到实践》这本书的...
本书将介绍大语言模型的基础理论包括语言模型、分布式模型训练以及强化学习,并以Deepspeed-Chat框架为例介绍实现大语言模型和类ChatGPT系统的实践。全书分8章,包含:1.绪论 2.大语言模型基础 3.语言模型训练数据 4.分布式训练 5.有监督微调 6.强化学习 7.大语言模型应用 8.大语言模型评估。8个PPT最少得也有40页...