持续学习具有重要意义,可以定期有效地更新大语言模型,使其与不断变化的人类知识、语言和价值观保持同步。论文展示了大语言模型中持续学习的复杂、多阶段过程,包括持续预训练、指令调优和校准,这种范式比用于小型模型的持续学习更复杂。作为第一篇全面探讨大语言模型中持续学习的综述,论文按学习阶段和信息类型对更新进行分...
LLMs的持续学习也不同于在较小模型(包括小型预训练语言模型PLMs)中的应用。由于其庞大的规模和复杂性,LLMs需要一个多阶段的方法来实现持续学习。我们将其分为三个阶段:持续预训练以扩展模型对语言基础理解的能力[金等人,2022],持续指令调优以提高模型对特定用户指令的响应[张等人,2023e],以及持续对齐以确保模型的...
公司回答表示：“39AI全科医生”为公司自主研发的医学AI大语言模型，已自主学习大量由医生撰写或认证过的医学问答、健康科普文章、经典病例数据以及医学书籍、医学指南、专家共识等。“39AI全科医生”在持续进行学习训练，在后续的版本迭代中会推出更多的实用功能，更好地提升用户体验，满足用户需求。人工智能赋能医疗的...
这个由 Wang Rongsheng 维护的 GitHub 项目是一个全面且持续更新的中文大语言模型(LLM)资源汇总,涵盖了数据集、微调、推理、评估、应用、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、智能代理、搜索技术和相关书籍、课程、教程、论文等,为中文使用者提供了一个宝贵的学习和研究平台。 截图 特色 数据集和数据预处理工具:提供...
产生了巨大影响的ChatGPT之所以被命名为“大型语言模型”(Large Language Models),实际上就是通过低“猴子”的随机性(提高正确语言答案出现的概率),提升“打字机”数量级(增加可学习的语言内宋),进而提高生成“莎翁全集”的概率。 通俗地说,ChatGPT的基本原理,即通过训练程序来有目的地学习人类语言...
AI Native应用的初步思考 | 当前对于大语言模型的主要讨论都集中在三方面: 1. 大模型技术原理,如何训练构建大模型。 2. 通过ChatGPT这类产品来持续探索模型的能力和各种错误案例。 3. 如何利用基于大模型的新产品来提升工作学习效率。 不过对于应用开发者来说,有一些比较重要的思维认知更新值得关注: ...
rohanpaul_ai(@rohanpaul_ai):RT @rohanpaul_ai 在持续的预训练中,指导式预训练使Llama3-8B能够与甚至胜过Llama3-70B - 巨大的🔥 论文 - "指导式预训练:语言模型是受监督的多任务学习者" 📌 无监督多任务预训练一直是最近语言模型(LMs)成功背后的关键方法。然而,受监督的多任务学习仍然具有重要的潜力,指...
-人类从比ChatGPT更少的数据中学习,突出了人类认知和LLM之间的差异。 -LLM之间的直接权重比较由于源数据集的潜在差异而变得复杂。 -LLM并没有解决自然语言处理(NLP)的所有方面,只有语言模型化。 -有效的LLM使用需要通过用户提供的文本和文档提供上下文。 -ChatGPT在没有真正理解的情况下产生语言连贯的反应,因为它不...
A. ChatGPT是一种专注于对话生成的大型语言模型,使用了通过人类反馈强化学习的技术,以获得持续进步、不断优化的效果。 B. ChatGPT融合了逻辑方法和统计方法,使得自然语言处理进入了新阶段,进一步促成了专用人工智能迈向通用人工智能转变的可能。 C. ChatGPT标志着一种新型生成性人工智能工具的到来,它在技术上的革新和...
llama3发布 | Meta公司发布了开源大模型Llama 3,其最大参数高达4000亿,性能逼近GPT-4。Llama 3在多个基准测试中表现出色,尤其在代码生成和复杂推理方面超越同行。得益于超过15万亿token的数据训练、优化的tokenizer以及新的信任与安全工具(如Llama Guard 2、Code Shield和CyberSec Eval 2),Llama 3在安全性和性能上均...