论文中的模型作者用了两块GPU进行训练,即使用了模型并行的方法,这种方法会给模型的工程实践带来困难,所以在之后随着显卡性能的提升已很少使用,但目前在NLP领域,LLM(large language model)的训练再次遇到了算力瓶颈,以GPT为代表的大模型再次使用模型并行的方法进行训练。 模型一共有八层,前五层是CNN层,紧接着跟着两个...
通过对大量未标记的文本数据进行训练,LLM 可以自然而然地学会执行各种任务(多任务学习),而无需明确的任务特定监督。这种无监督学习使模型能够捕获一般的语言理解和可应用于各种下游任务的能力。 无监督学习还可以提高效率 - 当针对特定任务进行微调时,LLM 可以从较少量的标记数据中学习。 论文链接: https://scholar....
Sigmoid Activation Function in Detail Explained LeNet-5 Architecture Explained | Introduction to LeNet-5 Architecture Leave a Reply Your email address will not be published.Required fields are marked* Comment* Name* Email* Website Save my name, email, and website in this browser for the next ...
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通过对大量未标记的文本数据进行训练,LLM 可以自然而然地学会执行各种任务(多任务学习),而无需明确的任务特定监督。这种无监督学习使模型能够捕获一般的语言理解和可应用于各种下游任务的能力。 无监督学习还可以提高效率 - 当针对特定任务进行微调时,LLM 可以从较少量的标记数据中学习。
通过对大量未标记的文本数据进行训练,LLM 可以自然而然地学会执行各种任务(多任务学习),而无需明确的任务特定监督。这种无监督学习使模型能够捕获一般的语言理解和可应用于各种下游任务的能力。 无监督学习还可以提高效率 - 当针对特定任务进行微调时,LLM 可以从较少量的标记数据中学习。