4. 神经网络语言模型 神经网络语言模型的提出解决了N-gram模型当\(n\)较大时会发生数据稀疏的问题。与N-gram语言模型相同,神经网络语言模型(NNLM)也是对\(n\)元语言模型进行建模,估计\(P(x_i|x_{i-n+1},x_{i-n+2},...x_{i-1})\)的概率,与统计语言模型不同的是,神经网络语言模型不通过计数的...
循环式神经网络语言模型(RNN):把神经网络中的隐藏层换成了神经元,与神经网络不同的是:神经元接受两个值,一个是此刻输入的单词,另一个是前一个神经元的输出,迭送输入,也就是把前一时刻的运算结果加入到当前的运算里,从而实现了与前面所有的词都有关。 运算过程:新数据和以前的数据叠加然后乘以权重W后的向量经...
据Jie Wang介绍,“GPT-3之前的大型语言模型,通常是通过在非常大的数据集上使用自我监督学习的方式,来计算多个任务的单词和句子之间的上下文关系,从而达到训练深度神经网络的目的。不过,这样一个经过训练的模型仍然需要进行微调(fine-tuning)来执行特定任务。” 值得注意的是,BERT所使用的方式就是微调。这种方式的局限性...
当然,我倾向于认为 ilya走的还是深度神经网络这套,所以他说的SSI应该就是 安全高级的AGI,或者说是(多模态)大语言模型。 发布于 2024-06-20 02:43・IP 属地浙江 赞同 33 分享 收藏 写下你的评论... 暂无评论 登录知乎,您可以享受以下权益: ...
总之,本页 slide 表达的核心观点是:低训练误差+大训练集,就能确保模型的泛化能力,这就是监督学习背后的理论保证。 这个其实我们早已知道,第一,宏观上和理论上,「万能近似定理」(Universal Approaximation Theorem)早已论证了深层神经网络可以逼近任意函数。
准确地预测下一个词到底意味着什么? | 流行GPT大语言模型的是通过transformer预测下一个词,但是: 但更多的是关于为什么要这样做?为什么要费心?困难的部分是意识到训练这些神经网络以预测下一个token是一个值得追求的目标,这样它会学习到一个可以理解的表征。
transformer到GPT发生了什么 | Transformer是一种神经网络架构,而GPT(Generative Pre-trained Transformer)则是transformer的一种特定实现。GPT通过引入大规模的预训练学习和使用自回归生成方式,使得 Transformer 模型更适用于自然语言生成任务。预训练是指通过在大量未标记的文本数据上进行无监督学习,GPT学到了通用的语言表示...
OpenAI在2020年5月发布了一篇名为《Language Models are Few-Shot Learners》的论文(通称“GPT-3 Paper”),论文中指出,大规模语言模型(LLM)的能力会随着神经网络参数的增加而提升,这表明了规模效应的存在。在计算机行业,硬件和软件的进步历来是齐头并进的。根据摩尔定律(半导体集成度每18个月翻一番的经验规律和...
苹果公司在大语言模型(LLMs)的更新策略中采用了知识蒸馏技术,通过将大型模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)中,以提高模型的性能和用户体验。 一、知识蒸馏的基本原理 定义与目的 知识蒸馏是一种机器学习模型压缩方法,旨在将大型模型的知识迁移到小型模型中,以提高模型性能和泛化能力。知识蒸馏的核心思想是...