🍔 LLM主要类别 LLM本身基于transformer架构。自2017年,attention is all you need诞生起,原始的transformer模型为不同领域的模型提供了灵感和启发。基于原始的Transformer框架,衍生出了一系列模型,一些模型仅仅使用encoder或decoder,有些模型同时使用encoder+decoder。 LLM分类一般分为三种:自编码模型...
总体上看，过去这些年的 LLM 模型架构主要分为三大范式：仅编码器模型（如 BERT）、编码器 - 解码器模型（如 T5）、仅解码器模型（如 GPT 系列模型）。人们常常搞不清楚这些，并且对这些分类方法和架构有所误解。首先要理解的一点是：编码器 - 解码器模型实际上也是自回归模型。在编码器 - 解码器模型中，解码...
BERT中画的transformer也是同理,所有的token都是输入到一个transformer block中,transformer自己的self-attention会对所有token进行处理,最后输出的每一个token representation都包含了其他token的信息(都做了attention操作)。 bert和GPT的具体区别。。。 BERT BASE 110M的参数量是怎么计算来的? 泽龙:Bert系列之模型参数计...
LLM 代表大型语言模型。LLM 是深度学习模型,旨在理解类人文本的含义并执行各种任务,例如情感分析、语言建模(下一个单词预测)、文本生成、文本摘要等等。他们接受大量文本数据的训练。 我们每天都在使用基于这些 LLM 的应用程序,甚至没有意识到这一点。Google 将 BERT(Bidirectional Encoder Representations for Transformers...
LLM 代表大型语言模型。LLM 是深度学习模型,旨在理解类人文本的含义并执行各种任务,例如情感分析、语言建模(下一个单词预测)、文本生成、文本摘要等等。他们接受大量文本数据的训练。 我们每天都在使用基于这些 LLM 的应用程序,甚至没有意识到这一点。Google 将 BERT(Bidirectional Encoder Representations for Transformers...
在快速发展的人工智能领域,尤其是在 NLP 领域,大型语言模型 (LLM) 迅速改变了与技术的交互。自 2017 年开创性的“注意力就是你所需要的一切”论文以来,Tra...
总体上看，过去这些年的 LLM 模型架构主要分为三大范式：仅编码器模型（如 BERT）、编码器 - 解码器模型（如 T5）、仅解码器模型（如 GPT 系列模型）。人们常常搞不清楚这些，并且对这些分类方法和架构有所误解。首先要理解的一点是：编码器 - 解码器模型实际上也是自回归模型。在编码器 - 解码器模型中，解码...
BERT 就是其中之一。它主要以能够构建嵌入而闻名，嵌入可以非常准确地表示文本信息并存储长文本序列的语义。因此，BERT 嵌入在机器学习中得到了广泛应用。了解 BERT 如何构建文本表征至关重要，因为它为解决 NLP 中的大量任务打开了大门。在本文中，我们将参考 BERT 的原始论文（https://arxiv.org/pdf/1810.04805....
合同审查管理系统是一个集成了LLM和BERT模型的多模态AI能力引擎平台。该系统通过深度学习技术,实现了文档的自动查找、内容抽取、智能识别和分析审查。 LLM大语言模型: 在合同审查中的优势在于其强大的文本理解和生成能力。LLM经过在大量法律数据上的微调训练后,能够深入理解合同文本的深层含义,识别合同类型和结构,并显著...
大语言模型 (LLM) 压缩一直备受关注，后训练量化（Post-training Quantization) 是其中一种常用算法，但是现有 PTQ 方法大多数都是 integer 量化，且当比特数低于 8 时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于 Integer (INT) 量化，Floating Point (FP) 量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始...