-无监督预训练模型(Unsupervised Pretraining Models):模型在大规模的未标注文本上进行预训练,如GPT系列模型。 -自监督预训练模型(Self-Supervised Pretraining Models):模型在任务特定的自监督学习任务上进行预训练,如BERT、RoBERTa等。 这些分类方式仅仅是对大语言模型进行简单划分的方法,实际上大语言模型的分类还需要...
它也属于当前大语言模型中的一类,也是一种transformer架构的语言模型。 本轮大语言模型的技术起点可以从Google发布的BERT开始算起。此前,最好的语言模型属于RNN一类,但是,由于RNN模型需要按次序处理输入数据,因此并行能力不够,计算成本很高。尽管在翻译领域效果很好,但是RNN也没有取得更好的突破。 BERT是一种Transformer...
大语言模型使用的数据也大致可以分为三类:预训练数据、微调数据和测试(用户)数据。行业语言模型一般需要预训练数据和微调数据两方面进行准备,一方面通过行业预训练数据来提高基础模型对行业知识的理解,一方面通过微调数据的训练来快速的支持业务。 1.预训练数据 预训练数据在大型语言模型的开发中起着关键作用。作为LLM卓越...
随着人工智能和机器学习领域的迅速发展,语言模型已经从简单的词袋模型(Bag-of-Words)和N-gram模型演变为更为复杂和强大的神经网络模型。在这一进程中,大型语言模型(LLM)尤为引人注目,它们不仅在自然语言处理(NLP)任务中表现出色,而且在各种跨领域应用中也展示了惊人的潜力。从生成文本和对话系统到更为复杂的任务,如...
常见的统计语言模型包括N-gram模型和基于最大熵原理的模型等。 •特点:依赖于大规模的语料库;需要数据预处理和模型训练;对新颖的语言表达能力有限。 2. •循环神经网络(RNN):RNN是一种经典的神经网络模型,它能够处理序列数据。在大语言模型中,RNN可以通过记忆先前的输入信息,从而更好地理解上下文。 •长短时...
大型语言模型资产 LLM-服务影响类别 我们可以将影响类别直接映射到完善的CIA三合会（机密性，完整性和可用性）。这可以扩展到包括“滥用/滥用”和“隐私丢失”的新类别（根据NIST文件AI100-2E2023）。以下是LLM相关风险的高级影响类别的初始列表：保密损失：LLM数据中的敏感信息、模型本身或其生成的输出可能会暴露或泄露...
《大语言模型威胁分类》由云安全联盟（CSA）人工智能控制框架工作组撰写，旨在为行业提供风险管理框架，帮助识别、评估和管理大语言模型（LLM）应用风险。1. 报告目的与范围 - 目标：为LLM风险场景和威胁相关术语建立通用分类和定义，提供沟通框架，支持CSA相关工作组研究，助其制定控制措施和管理AI开发。- 范围：涵盖...
最近,我一直在探索大型语言模型(LLMs)的潜力,并发现了一个有趣的想法:使用LLMs进行分类任务。 分类,对于不熟悉的人来说,涉及将数据标记或分类到不同的组中。这个标记的数据集用于训练AI模型。这是自然语言处理(NLP)中的基本任务,并有众多应用——其中之一就是训练这些大型语言模型(LLMs)。 文本分类在处理非...
大语言模型用来做分类 简述语言模型的任务,语言模型可以说是NLP中最基本的任务,无论是词向量,预训练模型,文本生成等任务中都带有语言模型的影子。语言模型本质上是对一个自然世界中存在的句子建模,描述一个句子发生的概率,因此语言模型也是一个自回归的任务。语言模型
大语言模型(LLM)是深度学习的一个重要成果,通过训练大规模的神经网络来学习语言的表现形式。随着LLM的发展,它们已经成为自然语言处理领域的主流技术,广泛应用于文本分类、语言生成和文本摘要等任务。一、文本分类文本分类是自然语言处理领域中的一个基础任务,旨在将给定的文本自动归类到预定义的类别中。LLM在文本分类中发...