百度试题 结果1 题目大语言模型在训练过程中面临的一个重要挑战是什么? A. 知识的跨语言处理 B. 上下文理解 C. 数据隐私 D. 训练数据量和数据质量相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
大型语言模型是深度学习神经网络,是人工智能和机器学习的一个子集。大型语言模型首先被预训练,以便它们学习基本的语言任务和功能。预训练是需要大量计算能力和尖端硬件的步骤。 图2:预训练与微调 图3:预训练与微调(来源:medium.com) 一旦模型经过预训练,就可以用特定任务的新数据对其进行训练,为特定的使用案例进行微调。
大语言模型：LargeLanguageModel简称LLM GPT就是基于Transformer的大语言模型。下面我介绍一下GPT的生成内容...
大型语言模型（LLMs）在写作、编程和解决问题方面表现出色，但它们在处理复杂问题时表现不佳，因为它们只...
1、混合精度训练:使用混合精度训练分阶段优化模型的内存和性能,实现资源有效使用。 混合精度训练是混合浮点数和低精度数据类型,使性能最大程度地维持在一致水平,以充分利用内存和设备资源,实现资源有效使用。 2、分数级学习:将语言模型训练任务分解为分数级任务,同时可以更好地控制模型复杂度和显存要求。
这类任务对模型的理解深度和逻辑推理能力要求极高,涉及复杂的上下文和多层次的信息处理。目前,推理任务仍然是大语言模型面临的最大挑战之一,因为它不仅需要语言理解,还需要更高层次的认知和逻辑推理能力。 因此,推理任务是当前大语言模型中最具挑战性的任务。
ChatGPT的本质就是一款语言模型,这与我们熟悉的siri、小爱同学是一样的。区别就在于ChatGPT的学习能力要强,处理的数据量更大,而siri、小爱同学的学习能力、数据量都要差很多,一个是大学生,一个是小朋友。ChatGPT不仅可以陪人们娱乐聊天,还能胜任写文案、剪视频等具有一定技术含量的工作,其“高强”的本领让文化从业...
大语言模型在多模态应用中展现出了巨大的潜力，尤其是在图文结合的任务中。通过与视觉编码器的结合，这些模型能够有效地处理和理解图像与文本之间的关系，为跨模态任务提供了强大的支持。然而，多模态应用也面临着许多挑战，包括信息融合、模态不一致、数据标注和计算复杂度等问题。未来，随着融合策略的改进、自监督学习...
挑战 什么是大型语言模型? 图2:基础模型(来源:ArXiv) 大型语言模型(LLMs)是在自然语言处理(NLP)和自然语言生成(NLG)任务中利用深度学习的基础模型。为了帮助它们学习语言的复杂性和联系,大型语言模型在大量的数据上进行了预训练。使用的技术,如: 微调
尽管大型语言模型在推理方面展现出了潜力，但仍面临一些挑战：泛化能力：模型在特定领域或数据集上的表现...