背景 大型语言模型( Large Language Models,简称LLMs)是一类先进的人工智能模型,它们通过深度学习技术,特别是神经网络,来理解和生成自然语言。这些模型在自然语言处理(NLP)领域中扮演着越来越重要的角色。…
大规模语言模型(Large Language Models,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。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 等在内多种模型,并在几乎所有自然语言...
大型语言模型（Large Language Models，LLM）大型语言模型（Large Language Models，LLM）是人工智能领域中的一种技术，它们通常由数亿甚至数十亿个参数构成，能够处理和生成自然语言文本。这些模型通过在大量文本数据上进行训练，学习语言的模式和结构，从而能够执行多种语言任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。一、大型...
第四阶段是大预言模型（Large Language Model），现在的 LLM 可以被视为一个具有庞大训练数据的 PLM。例如，GPT-2 模型仅有 15亿个参数，而 GPT-3 则高达惊人的 1750亿个参数。尽管 LLM 的主要变化是模型规模的扩展，但这些巨大的预训练语言模型表现出与较小预训练语言模型不同的行为，并在解决复杂任务时展现...
大规模语言模型（Large-scale Language Models，LLM）是自然语言处理（NLP）领域的一种突破性技术，它们通过训练包含数十亿到千亿参数的深度神经网络来理解和生成自然语言文本。这些模型通常基于Transformer架构，这种架构能够处理长距离的依赖关系，并且在并行计算方面具有优势。大规模语言模型的能力包括但不限于：文本生成：...
大语言模型(Large Language Models, LLMs),如GPT-3,并不总是免于数据校正的过程。实际上,即使是这些大语言模型,在数据预处理中也会涉及到一定的处理和调整。以下是为什么大语言模型在某些情况下不需要明显的批效应校正,同时在某些情况下仍然需要数据校正的原因: 为
大语言模型(Large Language Models,LLM)是自然语言处理领域中的一种重要技术,其通过使用大量的参数和数据来训练模型,以实现更准确、更灵活的语言处理任务。本文将概述大语言模型的研究进展和核心技术,并介绍一些最新的研究进展。一、概述大语言模型通常是指参数数量大于等于10 billion的模型,这种大规模的模型能够学习到更...
近期,大语言模型(Large Language Models,LLMs)已经在理解和生成自然语言上取得了空前的成功。 但是,人类依靠自己的大脑不仅仅可以读写文字,还可以看图、看视频、听音乐等。 所以,为了让 AI 更接近真实世界,将额外的模态比如图像输入,融入大语言模型从而打造多模态大模型(MLLMs,Multi-modal LLMs),被认为是 AI 发展...
随着大语言模型(Large Language Models,LLMs)在各类任务中的广泛应用,尤其是在长上下文(Long-Context)场景中处理海量文本信息,如何在保证模型性能的同时减少内存和计算成本,成为了一个亟待解决的难题。为此,来自 MIT、清华大学、上海交通大学、爱丁堡大学和 NVIDIA 的研究团队联合提出了DuoAttention 框架。这项创新技术...
智能医疗的未来:大语言模型Large Language Models在医疗领域中的潜力与挑战,这篇文章综述了大型语言模型(LLM)在医疗领域的应用、挑战及发展趋势。LLM通过高级的自然语言处理能力