大语言模型里设置了一层一层的规则,一步一步地,从不同角度理解与分析句子,在此基础上,试图预测下一个将要出现的单词。 这就像是家用的多级净水器,第一级用棉纱来过滤泥沙,第二级用活性炭来吸附杂质和异味,第三级用反渗透膜过滤掉有害物质,等等,最后得到净水。 同样地,LLM里也设置了多层或多级的语言规则理解器...
神经网络:大语言模型的核心是神经网络,它是由大量的神经元和连接组成的计算结构。神经网络可以接收输入数据,并根据输入数据和预先训练的权重和偏置进行计算,生成输出结果。 预训练:大语言模型通常是通过预训练来获得的。在预训练阶段,模型会接收大量的文本数据,并使用这些数据来学习语言模式和结构。预训练的方法包括自回...
大语言模型 (英文:Large Language Model,缩写LLM) 是一种人工智能模型, 旨在理解和生成人类语言. 大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、翻译、对话等等. bac7f1df405147fda81db03bdc732c13.png 通常, 大语言模型 (LLM) 是指包含数千亿 (或更多) 参数的语言模型(目前定义参数量超过...
大语言模型(Large Language Models, LLMs)的训练主要分为预训练(pre-training)和后训练(post-training)两个部分。 预训练(Pre-Training) 获取预训练数据集 为了让模型学会语言,首先需要收集大量人类语言的数据。以ChatGPT为例,人们首先在互联网上(用爬虫等方式)获取大量公开文本数据。这样得到的原始数据包含很多低质量...
这些工具的工作原理是学习人类花费数年时间创建的大量数据集。大语言模型一般需要学习TB的文本数据,并且在学习过程中需要海量的计算资源。 所有这些大语言模型都基于Transformer工作。Transformer是一种神经网络架构,它使计算机能够通过分析文本中单词和短语之间的关系来理解、解释和生成人类语言。与以前按顺序处理语言的模型...
一、大型语言模型的原理 大型语言模型的原理可以分为以下几个方面: 1. 数据预处理:大型语言模型需要从海量的原始数据中学习,因此需要进行数据预处理。数据预处理包括数据清洗、数据标注、数据切分等步骤,这些步骤对于模型的训练至关重要。 2. 模型结构:大型语言模型的结构通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接...
大语言模型本就是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，而 Transformer 正好能为大量文本数据训练提供足够的动力。另外，在加工过的表征输入到解码器（decoder）后，能依靠这些表征推断下一个词出现的概率，然后从左到右逐字生成内容，在这个过程中还会不断结合先前已生成的这个词共同推断。比如根据“一幅”、“画”...
大语言模型的原理 大语言模型的原理是基于深度学习技术的。 首先,大语言模型使用神经网络来处理自然语言数据。它通常使用递归神经网络(RNN)或变种,如长短期记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU),来捕捉语句的上下文和语义。 其次,大语言模型使用无监督学习的方法进行训练。它从大规模的文本语料库中学习语言的概率分布,...