论文展示了大语言模型中持续学习的复杂、多阶段过程,包括持续预训练、指令调优和校准,这种范式比用于小型模型的持续学习更复杂。作为第一篇全面探讨大语言模型中持续学习的综述,论文按学习阶段和信息类型对更新进行分类,深入理解如何在大型语言模型中有效实施持续学习。通过讨论主要挑战和未来工作方向,论文的目标是提供大语...
我们将其分为三个阶段:持续预训练以扩展模型对语言基础理解的能力[金等人,2022],持续指令调优以提高模型对特定用户指令的响应[张等人,2023e],以及持续对齐以确保模型的输出符合价值观、伦理标准和社会规范[张等人,2023a]。这种多阶段过程与较小模型中使用的更线性的适应策略不同,如图1所示,突出了在LLMs中应用持续...
公司回答表示：“39AI全科医生”为公司自主研发的医学AI大语言模型，已自主学习大量由医生撰写或认证过的医学问答、健康科普文章、经典病例数据以及医学书籍、医学指南、专家共识等。“39AI全科医生”在持续进行学习训练，在后续的版本迭代中会推出更多的实用功能，更好地提升用户体验，满足用户需求。人工智能赋能医疗的...
产生了巨大影响的ChatGPT之所以被命名为“大型语言模型”(Large Language Models),实际上就是通过低“猴子”的随机性(提高正确语言答案出现的概率),提升“打字机”数量级(增加可学习的语言内宋),进而提高生成“莎翁全集”的概率。 通俗地说,ChatGPT的基本原理,即通过训练程序来有目的地学习人类语言...
这个由 Wang Rongsheng 维护的 GitHub 项目是一个全面且持续更新的中文大语言模型(LLM)资源汇总,涵盖了数据集、微调、推理、评估、应用、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、智能代理、搜索技术和相关书籍、课程、教程、论文等,为中文使用者提供了一个宝贵的学习和研究平台。
在持续预训练中,指导式预训练使Llama3-8B能够与甚至胜过Llama3-70B。 在Rohan Paul最近的一条推文中,AI模型训练中的一个引人注目的进展被突出显示。推文讨论了指导式预训练如何使较小的AI模型Llama3-8B能够达到与甚至超过其更大的对应物Llama3-70B的水平。这一进步表明,通过正确的训练技术,较小的模型可以实现与...
AI Native应用的初步思考 | 当前对于大语言模型的主要讨论都集中在三方面: 1. 大模型技术原理,如何训练构建大模型。 2. 通过ChatGPT这类产品来持续探索模型的能力和各种错误案例。 3. 如何利用基于大模型的新产品来提升工作学习效率。 不过对于应用开发者来说,有一些比较重要的思维认知更新值得关注: ...
-人类从比ChatGPT更少的数据中学习,突出了人类认知和LLM之间的差异。 -LLM之间的直接权重比较由于源数据集的潜在差异而变得复杂。 -LLM并没有解决自然语言处理(NLP)的所有方面,只有语言模型化。 -有效的LLM使用需要通过用户提供的文本和文档提供上下文。 -ChatGPT在没有真正理解的情况下产生语言连贯的反应,因为它不...
2、机器学习再升级-推理能力提高1750% 机器学习又卷出了新高度。 来自普林斯顿大学和Google DeepMind研究人员提出了一种全新的语言模型推理框架「思维树」简称ToT,并表示TOT能让大模型的推理能力提高1750%。 TOT方法可以让大语言模型进行反复思考,特别是在推理问题的时候,会进行多种方案的评估,从而选择表现最优的方案...
持续学习:知识与个性的平衡 科学前沿的启示 展望未来 近年来,大语言模型(如ChatGPT)的发展已经让人们能够使用AI解决大量复杂问题。然而,即使这些模型在任务解决上表现得越来越强大,人与模型之间的互动依然显得“冰冷”。相比与真人交谈,大语言模型的交流始终缺少某种“人味儿”。这就出现了一个重要的问题:为什么我们总...