最知名的大型语言模型(LLM)架构是Transformer架构。典型的Transformer模型在处理输入数据时有四个主要步骤,我们将逐一讨论每个步骤: 首先,模型进行词嵌入,将单词转换为高维向量表示。然后,数据通过多个Transformer层进行传递。在这些层中,自注意机制在理解序列中单词之间的关系方面起着关键作用。最后,在经过Transformer层的处...
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...
大语言模型(Large Language Models, LLMs)是否需要进行数据校正 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...
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...
LLMs 全称是 Large Language Models,中文是大语言模型。 那么什么是语言模型? 语言模型简单说来,就是对人类的语言建立数学模型,注意,这里的关键是数学模型,语言模型是一个由数学公式构建的模型,并不是什么逻辑框架。这个认知非常重要。 最早提出语言模型的概念的是贾里尼克博士。
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:...
LLMs:《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读之Datasets数据集 导读:该综述全面系统地梳理了指令微调的方法论、数据集、模型、应用、优缺点和未来发展方向。 1、引言:介绍了指令微调的动机和作用,以解决LLMs与用户目标的不匹配问题。LLMs在自然语言处理...
本文是对《A Survey of Large Language Models》的翻译与解读,重点关注大语言模型(LLMs)的挑战、发展历程及其在现代计算领域的应用。我们将通过四个阶段来探讨LLMs的演进,并讨论它们如何重塑人工智能的未来。
LLMs之Long-Context :《Training-Free Long-Context Scaling of Large Language Models大型语言模型中无训练法实现长上下文扩展》翻译与解读 导读:这是一篇关于无需训练即可扩展大语言模型(LLMs)上下文窗口的研究。 背景痛点:现有大型语言模型在处理长上下文时性能会显著下降,超出预训练长度后会快速退化。通过对模型进行...