生成式大模型的RLHF技术(一):基础 通常来说,RLHF包括三个步骤: ①supervised fine-tuning (SFT):对LLMs进行微调,LLMs通过模仿人类标注的对话示例来学习通用的的类似人类的对话 学习资源代找 wwit1024。 ②reward model (RM) training:对于模型对同一个prompt的多个回复,利用人类标注来进行排序以获取人类偏好,...
预训练模型往往是语言模型,因为语言模型的训练是无监督的,可以获得大规模语料,同时语言模型又是许多典型NLP任务的基础,如机器翻译,文本生成,阅读理解等,常见的预训练模型有BERT, GPT, roBERTa, transformer-XL等.
从基础到进阶,从理论模型到实战剖析 01 基础概念 ChatGPT属于大语言模型的一类,那么首先课程会通俗地讲解“什么是语言模型,什么是大语言模型”,在讲解语言模型时,会引出词向量、词嵌入等NLP领域几个最常用的概念,以及经典方法Word2Vec。 02 核心算法 过去的十余年,语言模型的算法层出不穷,课程案例算法的演变脉...
第42任务: 【视频】组件:编码器与解码器层 第43任务: 【视频】基于Transformer的机器翻译 第44任务: 【代码】Transformer Code 第44任务: 【视频】作业 第44任务: 【作业】第七章 第44任务: 【作业思路】Transformer 第45任务: 【课件】L8 GPT:生成式预训练Transformer ...
预训练的主要下游任务如下: 文本生成:预训练模型可以生成连贯( 拼课 wwit1024 ) 且上下文相关的文本,使它们对聊天机器人、虚拟助手和内容生成等应用程序有价值。 语言翻译:预训练模型可以针对机器翻译任务进行微调,使它们能够准确地将文本从一种语言翻译成另一种语言。
预训练语言模型 受到计算机视觉领域采用 ImageNet对模型 代找教程 wwit1024 ,进行一次预训练,使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征,然后再根据任务目标进行模型精调的预训练范式影响,自然语言处理领域基于预训练语言模型的方法也逐渐成为主流。将预训练模型应用于下游任务时,不需要了解太多的任务细节,不需要设计...
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随着ChatGPT的爆火,大语言模型(LLM)得到了空前的关注。大语言模型需要哪些核心技术,有没有代码实践教程?针对这些问题,推荐大家学习深蓝学院的《生成式预训练语言模型:理论与实战》课程,课程注重理论思想与代码实践相结合,最终带你从0到1制作自己的mini-ChatGPT。
生成式预训练语言模型理论与实战课分享 两者的联系前文有提到Bert基于(拼课 wwit1024),实际上Bert网络结构完全套用了Transformer的Encoder层作为模型主干,Bert整体上就是由多层的Transformer Encoder堆叠所形成,Bert命名中的双向Bidirectional也就是Transformer中的self-attention机制的体现。
生成式预训练语言模型理论与实战课 全了 第1章:从图灵测试到ChatGPT-NLP技术发展简史 第2章:语言模型的早期形式-N-gram实战 第3章:词的向量表示是如何习得的-Word2Vec实战 第4章:BERT,GPT等大模型的起点-神经概率语言模型NPLM (拼课 wwit1024)...