在大语言模型中,参数主要是神经网络中的权重和偏置。神经网络由多个层组成,每层包含许多神经元。这些层之间的连接由权重和偏置决定。权重和偏置是模型根据训练数据自动学习并调整的数值。参数就是神经元之间的连接,即参数就是这些权重和偏置。 参数可以影响输出结果、模型性能或系统行为。在数学和计算机科学中,函数的参...
主要讲解了大型语言模型（LLM）的超参数调整，包括温度（Temperature）、Top-k、Top-p、频率惩罚（Frequen...
- **定义与作用**：词汇表大小是指模型可以处理的唯一标记（token）数量。较大的词汇表能捕捉更多的...
Frequency Penalty 参数是为了控制模型的输出中某些词语的出现频率,从而避免生成内容中过度重复某些词。大语言模型在生成文本时有时候会倾向于重复使用一些高频词,这可能导致生成的文本不够丰富,不够多样化,甚至有时看起来不自然。Frequency Penalty 参数主要是通过给经常出现的词施加某种形式的惩罚来解决这个问题。 Frequenc...
"MMLU" 是一项用于衡量大语言模型性能的指标,它代表着“Mean Multi-Language Understanding”,中文意为“多语言理解均值”。MMLU 的概念是在评估大型语言模型(如 GPT)在多语言环境中的表现时引入的,旨在更全面地考察模型对不同语言的理解能力。 MMLU 的计算方法涉及多语言任务的性能评估,通常包括文本分类、命名实体...
n-gram语言模型 n-gram模型的概念 n-gram模型也称为n-1阶马尔科夫模型,它有一个有限历史假设:当前词的出现概率仅仅与前面n-1个词相关。因此(1)式可以近似为: (2) 当n取1、2、3时,n-gram模型分别称为unigram、bigram和trigram语言模型。n-gram模型的参数就是条件概率 ...
大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLM),也称大规模语言模型或大型语言模型,是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型,使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。 这种模型能够生成自然语言文本,深入理解文本含义,并处理各种自然语言任务,如文本摘要、问答、翻译等。大语言模型在人工智能领域的应用已...
Curie 是一个非常大的模型,有 130 亿个参数和 800GB 的文本数据。它可以处理高级自然语言任务,例如:文本到语音、语音到文本、翻译、释义和问答。 Davinci 是最大、最强大的模型,拥有 1750 亿个参数和 45TB 的文本数据。它几乎可以处理任何自然语言任务,以及一些多模态任务,例如图像字幕、风格转换和视觉推理。它...
一、因果语言模型(causal language model) 所以说上面的"CAUSAL_LM"代表是因果语言模型,那么因果语言模型具体是什么? 因果语言模型是跟Bert中使用的MLM(掩码语言模型)相对的语言模型,MLM是仅使用transformer中的encoder部分,而因果语言模型跟transformer机制中的decoder很相似,因果语言模型采用了对角掩蔽矩阵,使得每个token只...
人工智能概论|第二讲|人文学科通识课|人工智能初探|监督学习与无监督学习|大语言模型|参数的规模意味着什么|人工智能安全的思考|为什么辛顿获得诺贝尔物理学奖, 视频播放量 113、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 2、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 修其远依然在