大语言模型是有上下文的限制的,专业术语是Token。 有时候看一些偏技术的文章,一些模型后面带着8k、32k,就是指这个大语言模型能够处理的Token的数量,简单理解一个Token是一个单词或者中文字,超过这个范围,造成上下文的信息丢失,大语言模型的反应可能和原始的提问不相关了。 Token 可以被理解为文本中的最小单位。在语言...
在大语言模型里,Token就像是文字的乐高积木,把一大堆乱七八糟的字词拆分成一小块一小块的。这样,模型就能更容易地理解、储存和处理这些小块。每个Token都有自己的意思,但组合起来又能变成新的句子。这就好比是用积木搭出了一个故事,让模型能更聪明地说话和写作。
思考——但考虑这个数字的大小其实和Token本身没有关系,这种单调的表达方式其实只是一种字面量的转换,并不能表示丰富的语言信息。 犹如翻译一样,初学者的翻译就像是方法1,一个个one by one翻译,然后再组合,殊不知,有的词语单独使用是一个意思,联合使用就是另外的意思,或者说是有引申意思。 方法2——词袋模型 ...
顾名思义,意思就是你数据集里面,单条数据内容加起来超过了设定的1024这个长度,就会自动截断。它的单位是token (这个token你可以简单理解为一个汉字的意思)什么意思呢? 例如我说了一段话: “今天我简单说两句,要说什么呢?其实也没什么,就是简单说一下,主要啊,就是这个啊。怎么说呢。就是懂得人自然懂,不懂的...
BPE:字节对编码,就是是从字母开始,不断在语料库中找词频最高、且连续的token合并,直到达到目标词数...
TTT 这个名字可真是绝了。全称是"Token-based Time Mixing and Token Mixing",我第一次看到还以为是...
GLM模型是基于Transformer架构,更像Transformer的Encoder部份-BERT。预训练用了1T token的中英文语料。没说具体用了多少语料进行指令微调。中文聊天的效果,是开源模型里最好的。但是GLM模型架构天花板有没有GPT3那么高,需要有人去研究,清华大学没有对外公开。glm预训练模型有一个130亿的版本,没有对外开源。
模型不真正“知道自己知道什么”,甚至不知道“知道”的意思。它们所做的一切就是猜测流程中的下一个token,而这个猜测可能基于已经获得的确切知识,或者是纯猜测。模型的训练和训练数据没有明确的机制来区分这两种情况,也没有明确的机制根据这些情况采取不同行动。“自信地编造事实”就是很好的证明。从演示学习(RLHF)...
实际上,它预测的不是单词,而是标记(token),这些是亚词单元,这样就能轻松处理预测中的不确定性,因为字典中可能的单词数量是有限的,你只需计算出一个分布。接下来,系统会从那个分布中选择一个单词,自然分布中概率较高的单词被选中的机会也更大,因此你从那个分布中抽样,以产生一个单词,然后你将那个单词移入输入,这...