大语言模型预训练采用了 Transformer 模型的解码器部分,由于没有编码器部分,大语言模型去掉了中间的与编码器交互的多头注意力层。如下图所示,左边是 Transformer 模型的解码器,右边是大语言模型的预训练架构 1.3.1 方法 大语言模型预训练是通过上文的词来预测下一个词,属于无监督的预训练。比如,给定一个无监督的...
之前的文章介绍了大语言模型(LLM,Large Language Models)的微调、zero-shot、one-shot、few-shot和检索增强生成(RAG)并且分别提供代码进行了演示,也了解到如何部署大语言模型以及客户端建立连接和发送请求。 一般情况下,我们不会从头开始预训练一个新的大语言模型,采用前面几种方法通常就能满足我们的实际需求,然而预训...
预训练为大语言模型的能力奠定了基础。通过大规模语料库的预训练,大语言模型可以获得基本的语言理解和生成技能。在这个过程中,预训练语料库的规模和质量对于大语言模型获得强大的能力至关重要。此外为了有效地预训练大语言模型,加速方法和优化技术需要被很好地设计。 数据收集 与小规模的语言模型相比,大语言模型对模型...
Transformer 架构：预训练通常采用基于 Transformer 的架构，因为这种架构擅长捕获远程依赖关系和上下文信息。预训练在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域取得了很大的成功。例如，在NLP中，预训练的模型（如BERT、GPT）可以在大规模无监督的语料库上学习语言模型，然后通过微调在特定的下游任务上获得显著的性能...
大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行“写作”,除此以外,GPT-3 的论文发现...
在大型语言模型的训练过程中，数据的处理方式至关重要。传统的方法通常通过将大量文档拼接并切分成等同于模型的上下文长度的训练序列。这虽然提高了训练效率，但也常导致文档的不必要截断，损害数据完整性，导致关键的上下文信息丢失，进而影响模型学习到的内容的逻辑连贯性和事实一致性，并使模型更容易产生幻觉。AWS AI ...
前言：大型语言模型（LLMs）的发展历程可以说是非常长，从早期的GPT模型一路走到了今天这些复杂的、公开权重的大型语言模型。最初，LLM的训练过程只关注预训练，但后来逐步扩展到了包括预训练和后训练在内的完整流程。后训练通常涵盖监督指导微调和对齐过程，而这些在ChatGPT的推广下变得广为人知。自ChatGPT首次发布...
预训练语料库的来源可以大致分为两种类型:一般数据和专业数据。一般数据,如网页、书籍和对话文本,由大多数LLM(大型语言模型)利用[55, 56, 81],因为它具有大规模、多样性和易获取的特点,可以增强LLM的语言建模和泛化能力。鉴于LLM表现出的出色泛化能力,还有研究将它们的预训练语料库扩展到更专业的数据集,如多语言数...
前言：大型语言模型（LLMs）的发展历程可以说是非常长，从早期的GPT模型一路走到了今天这些复杂的、公开权重的大型语言模型。最初，LLM的训练过程只关注预训练，但后来逐步扩展到了包括预训练和后训练在内的完整流程。后训练通常涵盖监督指导微调和对齐过程，而这些在ChatGPT的推广下变得广为人知。自ChatGPT首次发布...
在大型语言模型的训练过程中,数据的处理方式至关重要。 传统的方法通常通过将大量文档拼接并切分成等同于模型的上下文长度的训练序列。这虽然提高了训练效率,但也常导致文档的不必要截断,损害数据完整性,导致关键的上下文信息丢失,进而影响模型学习到的内容的逻辑连贯性和事实一致性,并使模型更容易产生幻觉。