2023年2月随着微软推出由ChatGPT支持的Bing搜索引擎,谷歌推出与ChatGPT正面竞争的对话式程序Bard,国内包括百度、360在内的科技大厂也加入到这场大规模语言模型的竞争中,引发了商业世界对于大语言模型未来所能带来变革的广泛思考。 一、自然语言模型的发展历史 自然语言模型的历史发展主要分为三个阶段,从基于规则,到基于...
Transformer 模型的出现是语言模型发展史上的里程碑，其基于自注意力机制的结构能够更好地捕捉句子内部的语义关系，并且可以并行计算，大大提高了训练效率。近年来，预训练模型成为主流，通过在大规模语料库上进行预训练，模型能够学习到丰富的语言知识，并能够应用于下游的各种自然语言处理任务。之后就是巨型模型的出现，...
一、大型语言模型的起源与早期发展 早期的大型语言模型,可以追溯到基于规则的自然语言处理(NLP)系统。这些系统依靠手动编写的规则来解析和生成语言,但由于规则的复杂性和语言的多样性,其效果和泛化能力均受到限制。随着机器学习技术的发展,尤其是深度学习技术的崛起,研究人员开始探索基于数据驱动的语言模型。 初步的大型语...
最近,大型语言模型(LLMs)开启了人工智能的新趋势,并在自然语言处理(NLP)中展示了显著的能力。随着这些模型的发展,LLMs 不仅被应用于语言任务,还展示了在计算机视觉(CV)和推荐系统等各种应用中的巨大潜力。LLMs 在复杂任务中的有效性归因于它们在架构和数据集规模方面的广泛规模。例如,具有 175 亿参数的 GPT-3 ...
在本小节中,我们将概述 KG 增强预训练语言模型(PLMs)的研究进展。虽然针对 LLMs 的 KG 增强预训练的工作有限,但关于 KG 增强 PLMs 的研究可以为 LLM 预训练提供见解。现有的 KG 增强预训练方法可以分为三个主要类别:修改输入数据、修改模型结构和修改预训练任务。
1.1.2 ChatGPT的发展历史 ChatGPT是由OpenAI开发的一种大型语言模型,它使用深度学习技术训练,以产生自然语言响应。ChatGPT的发展历史如下。 ❑2018年,OpenAI发布第一个版本的GPT,这是一个基于Transformer结构的自然语言处理模型。 ❑2019年,OpenAI发布GPT-2,这是一个更强大的模型,具有1.5亿个参数,可以应用于自动...
CMU的工程人工智能硕士学位的研究生Jean de Nyandwi近期发表了一篇博客,详细介绍了当前大语言模型主流架构Transformer的历史发展和当前现状。这篇博客非常长,超过了1万字,20多个图,涵盖了Transformer之前的架构和发展。此外,这篇长篇介绍里面的公式内容并不多,所以对于害怕数学的童鞋来说也是十分不错。本文是其翻译版本...
多模态大型语言模型的微调 微调多模态大语言模型通常使用高效参数微调(PEFT)技术,如 LoRA、QLoRA 等。与单模态 LLM 的微调类似,主要差异在于输入数据的性质。 T1、参数高效微调PEFT 多模态大型语言模型(MLLMs)的微调可以使用PEFT技术(如LoRA和QLoRA)。多模态应用的微调过程类似于大型语言模型的微调,主要区别在于输入...
DeepSeek以低成本直追OpenAI后，引发了华尔街对AI基建投资的广泛质疑。对此，李彦宏称，“当技术发展如此之快，你无法停止投资。你必须投资，以确保处于这场技术创新或革命的最前沿。”虽然有可能找到一条低成本的捷径，但在这之前可能会花费数十亿美元用于探索不同的路径。在谈及大语言模型竞争时，李彦宏强调模型间...
大规模语言模型(Large Language Models,LLM),也称大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,通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。自2018年以来,Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布了包括BERT,GPT-3等在内的大语言模型,随后几年来,大...