语言模型(Language Model, LM)任务毫无疑问是自然语言处理领域的核心问题,正所谓历史是最好的老师。本文回顾了语言模型发展史上的几个里程碑式工作: N-gram LM、FeedForward Neural Network LM、RNN LM和GPT系列。希望和大家一起掌握历史发展规律,以便更早的洞悉未来发展方向。 语言模型 语言模型起源于语音识别(s
使大语言模型(LLM)接触到超级大量(几百亿)来自互联网的文本,通过阅读和分析这些文本,LLM可以识别单词和句子的使用方式,它们的含义,以及它们之间的关系,从而不断提高语言的准确度。 这就像训练一只狗。当类似场景重复出现,狗就会建立联系,想想巴甫洛夫的条件反射实验,只要摇铃,狗就会淌口水。狗的动作正确,就会得到奖励...
通过消除泛化部分，可以计算出给定模型的总记忆量，从而估计出模型容量：测量结果估计，GPT 系列模型的容量约为每个参数 3.6 比特。研究团队在规模不断增大的数据集上训练语言模型，观察到模型会持续记忆，直到其容量饱和，此时「顿悟」（grokking）现象开始出现，非预期记忆随之减少，模型开始泛化。也就是说，在海量数...
语言模型(Language Model,简称 LM)是一个用于建模自然语言(即人们日常使用的语言)的概率模型。简单来说,语言模型的任务是评估一个给定的词序列(即一个句子)在真实世界中出现的概率。这种模型在自然语言处理(NLP)的诸多应用中,如机器翻译、语音识别、文本生成等,
大语言模型应用使企业网络安全威胁呈现三大跃迁：其一，攻击维度升级，深度伪造语音、人工智能驱动的钓鱼邮件等新型社会工程攻击，突破传统网络边界防御逻辑；其二，数据风险泛化，LLM训练数据中潜藏的敏感信息可能通过逆向工程泄露；其三，供应链威胁加剧，LLM技术栈深度依赖开源框架和预训练模型库，第三方API接口和模型权重中...
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、大型语言模型关键点 1. 参数规模：大型语言模型...
一、深入理解模型量化的核心挑战 大语言模型的规模正在不断增长，这给高效部署带来了巨大挑战。以Llama 3.1 70B模型为例，它的参数量达到了700亿，需要消耗大量的存储空间和计算资源。量化技术可以大大减少模型的尺寸和计算需求，使模型能够在更多设备上高效运行。训练后量化（PTQ）本质上是一种广义的舍入算法，它将...
本文基于谷歌云的官方视频:《Introduction to Large Language Models》,使用 ChatGPT4 整理而成,希望对大家入门大语言模型有帮助。 本课程主要包括以下 4 方面的内容: 大语言模型的定义 描述大语言模型的用例 解释提示词调优 谷歌的 Gen AI 开发工具介绍
美国纽约大学计算语言学家塔尔·林岑表示：“就算它们的行为看起来和人类相似，但很可能出自完全不同的原理。”这不仅仅与表面上的定义有关。假如语言模型确实在学习语言，研究人员也许需要新的理论来解释它们是如何做到的。但如果这些模型只是表面上看起来像在学习语言，那么机器学习对语言学研究可能就没有什么启示性...
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...