首先是统计语言模型，早期的语言模型主要基于统计方法，例如N-gram模型，通过统计词语出现的频率来预测下一个词语。随着深度学习的发展，循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 等神经网络结构开始应用于语言模型，能够更好地捕捉长距离依赖关系。Transformer 模型的出现是语言模型发展史上的里程碑，其基于自注意...
2023年2月随着微软推出由ChatGPT支持的Bing搜索引擎,谷歌推出与ChatGPT正面竞争的对话式程序Bard,国内包括百度、360在内的科技大厂也加入到这场大规模语言模型的竞争中,引发了商业世界对于大语言模型未来所能带来变革的广泛思考。 一、自然语言模型的发展历史 自然语言模型的历史发展主要分为三个阶段,从基于规则,到基于...
一、大型语言模型的起源与早期发展 早期的大型语言模型,可以追溯到基于规则的自然语言处理(NLP)系统。这些系统依靠手动编写的规则来解析和生成语言,但由于规则的复杂性和语言的多样性,其效果和泛化能力均受到限制。随着机器学习技术的发展,尤其是深度学习技术的崛起,研究人员开始探索基于数据驱动的语言模型。 初步的大型语...
最近,大型语言模型(LLMs)开启了人工智能的新趋势,并在自然语言处理(NLP)中展示了显著的能力。随着这些模型的发展,LLMs 不仅被应用于语言任务,还展示了在计算机视觉(CV)和推荐系统等各种应用中的巨大潜力。LLMs 在复杂任务中的有效性归因于它们在架构和数据集规模方面的广泛规模。例如,具有 175 亿参数的 GPT-3 ...
在本小节中,我们将概述 KG 增强预训练语言模型(PLMs)的研究进展。虽然针对 LLMs 的 KG 增强预训练的工作有限,但关于 KG 增强 PLMs 的研究可以为 LLM 预训练提供见解。现有的 KG 增强预训练方法可以分为三个主要类别:修改输入数据、修改模型结构和修改预训练任务。
ChatGPT是由OpenAI开发的一种大型语言模型,它使用深度学习技术训练,以产生自然语言响应。ChatGPT的发展历史如下。 ❑2018年,OpenAI发布第一个版本的GPT,这是一个基于Transformer结构的自然语言处理模型。 ❑2019年,OpenAI发布GPT-2,这是一个更强大的模型,具有1.5亿个参数,可以应用于自动生成文章、摘要、对话等任务...
CMU的工程人工智能硕士学位的研究生Jean de Nyandwi近期发表了一篇博客,详细介绍了当前大语言模型主流架构Transformer的历史发展和当前现状。这篇博客非常长,超过了1万字,20多个图,涵盖了Transformer之前的架构和发展。此外,这篇长篇介绍里面的公式内容并不多,所以对于害怕数学的童鞋来说也是十分不错。本文是其翻译版本...
1、视觉语言模型(VLMs) 视觉语言模型(Vision Language Models,VLMs)是多模态模型的一种,能够从图像和文本输入中学习。它们属于生成模型的范畴,利用图像和文本数据生成文本输出。这些模型,尤其是在更大规模下,展示了强大的零样本能力,能够在各种任务中表现出色,并能够有效处理各种类型的视觉数据,如文档和网页。
DeepSeek以低成本直追OpenAI后，引发了华尔街对AI基建投资的广泛质疑。对此，李彦宏称，“当技术发展如此之快，你无法停止投资。你必须投资，以确保处于这场技术创新或革命的最前沿。”虽然有可能找到一条低成本的捷径，但在这之前可能会花费数十亿美元用于探索不同的路径。在谈及大语言模型竞争时，李彦宏强调模型间...
OpenAI首席科学家 Ilya Sutskever表示,大语言模型是通向通用人工智能(AGI)的重要途径。他认为,随着模型规模的不断扩大和训练数据的持续丰富,大语言模型将展现出更为强大的理解和生成能力,能够处理复杂的自然语言任务,甚至在某些领域超越人类的表现。 前瞻经济学人APP资讯组 ...