4.根据预训练方式分类: -无监督预训练模型(Unsupervised Pretraining Models):模型在大规模的未标注文本上进行预训练,如GPT系列模型。 -自监督预训练模型(Self-Supervised Pretraining Models):模型在任务特定的自监督学习任务上进行预训练,如BERT、RoBERTa等。 这些分类方式仅仅是对大语言模型进行简单划分的方法,实际上...
大型语言模型(LLMs)已经作为强大的工具出现,能够以显著的熟练度执行广泛的自然语言处理(NLP)任务(例如,Radford等人,2018;Devlin等人,2019;Lewis等人,2019;Radford等人,2019;Brown等人,2020;Raffel等人,2020;Achiam等人,2023;Touvron等人,2023;Groeneveld等人,2024)。实证上,这些模型已经展示了它们作为通用模型的能力,允许...
它也属于当前大语言模型中的一类,也是一种transformer架构的语言模型。 本轮大语言模型的技术起点可以从Google发布的BERT开始算起。此前,最好的语言模型属于RNN一类,但是,由于RNN模型需要按次序处理输入数据,因此并行能力不够,计算成本很高。尽管在翻译领域效果很好,但是RNN也没有取得更好的突破。 BERT是一种Transformer...
大型语言模型资产 LLM-服务影响类别 我们可以将影响类别直接映射到完善的CIA三合会（机密性，完整性和可用性）。这可以扩展到包括“滥用/滥用”和“隐私丢失”的新类别（根据NIST文件AI100-2E2023）。以下是LLM相关风险的高级影响类别的初始列表：保密损失：LLM数据中的敏感信息、模型本身或其生成的输出可能会暴露或泄露...
大语言模型 分类 A Survey of Large Language Models 前言 7 CAPACITY AND EVALUATION 7.1 基本能力 7.1.1 语言生成 7.1.2 知识利用 7.1.3 复杂推理 7.2 高级能力 7.2.1 人类对齐 7.2.2 与外部环境的交互 7.2.3 工具操作 7.3 基准和评估方法 7.3.1 综合评价基准...
大语言模型(LLM)是深度学习的一个重要成果,通过训练大规模的神经网络来学习语言的表现形式。随着LLM的发展,它们已经成为自然语言处理领域的主流技术,广泛应用于文本分类、语言生成和文本摘要等任务。一、文本分类文本分类是自然语言处理领域中的一个基础任务,旨在将给定的文本自动归类到预定义的类别中。LLM在文本分类中发...
最近,我一直在探索大型语言模型(LLMs)的潜力,并发现了一个有趣的想法:使用LLMs进行分类任务。 分类,对于不熟悉的人来说,涉及将数据标记或分类到不同的组中。这个标记的数据集用于训练AI模型。这是自然语言处理(NLP)中的基本任务,并有众多应用——其中之一就是训练这些大型语言模型(LLMs)。 文本分类在处理非...
《大语言模型威胁分类》由云安全联盟（CSA）人工智能控制框架工作组撰写，旨在为行业提供风险管理框架，帮助识别、评估和管理大语言模型（LLM）应用风险。1. 报告目的与范围 - 目标：为LLM风险场景和威胁相关术语建立通用分类和定义，提供沟通框架，支持CSA相关工作组研究，助其制定控制措施和管理AI开发。- 范围：涵盖...
在文字分类领域,大语言模型(LLM)和传统机器学习模型(ML)各有千秋。传统ML模型虽然延迟低、成本低,但需要大量的训练数据。而LLM可以通过生成训练数据来弥补这一不足。具体来说,LLM可以通过“Chain of Thoughts”方法来提升分类准确率。此外,结合上下文信息,LLM还能总结、提炼并压缩用户的意图,从而提高分类效果。解决...