4.任务广泛：大模型在多个领域表现出色，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。它们能够适应各种复杂任...
模型在提示模板中填写 (1) 计划的动作和定义，(2) 具有特定输入参数的当前动作，(3) 赋值 包含前一...
In-context learning:在GPT-3中正式被提出。在不需要重新训练的情况下,通过自然语言指令,并带几个期望输出的样例,LLM就能够学习到这种输入输出关系,新的指令输入后,就能输出期望的输出。 Instruction following:通过在多种任务数据集上进行指令微调(instruction tuning),LLM可以在没有见过的任务上,通过指令的形式表现良...
github.com/karpathy/nan karpathy NanoGPT 是用于训练和微调中型尺度 GPT 最简单、最快的库。NanoGPT 代码设计目标是简单易读,其中 train.py 是一个约 300 行的代码;model.py 是一个约 300 行的 GPT 模型定义,它可以选择从 OpenAI 加载 GPT-2 权重。 该项目目前在 1 个 A100 40GB GPU 上一晚上的训练...
可以把大语言模型看成一个函数,会根据输入,生成输出。而任何可以用语言描述的问题,LLM 都可以生成结果。所以 LLM 属于 AGI,Artificial General Intelligence,通用人工智能。 工作原理 大语言模型的本质原理是根据上下文,和预测概率,生成下一个词,不断重复。 大语言模型最大的特点是生成,这是 ChatGPT 和搜索引擎最大...
自从去年chatGPT悄悄发布,OpenAI发布的GPT系列工作也变得炙手可热,而基于此,各家公司/实验室百家争鸣,纷纷发布自己的工作,可以说每天都有新的进展。 在当前的情况下,要如何入门GPT系列生成模型,并快速跟进SOTA进展,对生成式语言模型形成自己的认知体系,是一个很有价值的问题 只有在理解之后才有可能做到技术创新和应用...
自从去年chatGPT悄悄发布,OpenAI发布的GPT系列工作也变得炙手可热,而基于此,各家公司/实验室百家争鸣,纷纷发布自己的工作,可以说每天都有新的进展。 在当前的情况下,要如何入门GPT系列生成模型,并快速跟进SOTA进展,对生成式语言模型形成自己的认知体系,是一个很有价值的问题 只有在理解之后才有可能做到技术创新和应用...
大型语言模型（LLM）阶段：进一步扩展了预训练模型的规模，拥有数十亿乃至数百亿参数量的 LLMs 不仅在...
Transformer，大模型的时代到来了，其中最有名的两个基础模型是：Bert （双向模型）和 GPT（前向模型）...
Pathways 语言模型 （PaLM）拥有5400亿参数：这是一个庞大的模型，参数数量远超过 GPT-3 的参数数量。