LLM(Language Model-based Log-linear Model)是一种自然语言处理中的模型,它主要用于建模自然语言文本的概率分布。 这个模型的基本思想是,通过学习大量的文本数据,来预测在某个语境下,下一个单词是什么。LLM模型会把文本数据中的各种特征(比如单词的出现次数、词性等)作为输入,然后通过一些数学公式,计算出下一个单词...
GPT系模型是基于Transformer decoder的自回归式模型,核心模块就是attention,attention的核心计算就包括当前token的Q(query),K(key),V(value)矩阵的计算(Linear层)和attention输出的计算。 图8 每一个token对应的tensor在flow过各个attention层后,都会留下自己的“脚印”——K矩阵和V矩阵,这两个矩阵在完成当前step的...
GPT系模型是基于Transformer decoder的自回归式模型,核心模块就是attention,attention的核心计算就包括当前token的Q(query),K(key),V(value)矩阵的计算(Linear层)和attention输出的计算。 每一个token对应的tensor在flow过各个attention层后,都会留下自己的“脚印”——K矩阵和V矩阵,这两个矩阵在完成当前step的计算后...
所以ChatGPT的成功，不单单是OpenAI独立实现的。目前在知识密集型任务上，随着模型规模增长而带来的效果提升，还没有看到尽头，这也意味着只要我们不断扩大，AI处理这类任务的能力还会提升。另外，OpenAI也在研究中得出了类似的结论。在论文Scaling Laws for Neural Language Models中，OpenAI提出了大语言模型遵循“伸缩...
导读:ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型(LLM,Large Language Model)效果能好成这样;惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念,距离世界最先进的想法,差得有点远。我属于既惊喜又惊醒的那一批,也是典型的中国人,中国人善于自我反思,...
大语言模型的涌现现象,在一定规模后迅速涌现出新能力;图片来源:Google、Stanford、DeepMind:Emergent Abilities of Large Language Models 1 大语言模型令人震惊的理解和推理能力 最近几个月里,硅谷一夜之间出现了几百家应用层的创业公司,但在去年11月OpenAI发布ChatGPT之前,整个市场并没有意识到人工智能会在这个时刻,出现...
ChatGPT: 在Python中,我们可以使用sklearn库中的LogisticRegression类来实现逻辑回归。以下是一个基本示例: 首先,我们需要导入所需的库: pythonCopy code from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression ...
ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型(LLM,Large Language Model)效果能好成这样;惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念,距离世界最先进的想法,差得有点远。我属于既惊喜又惊醒的那一批,也是典型的中国人,中国人善于自我反思,于是开始反思,而这篇文章正是反思的结果。
还有OpenAI 10位作者合写的论文《Scaling Laws for Neural Language Models》;Microsoft 14位作者合写的GPT-4论文《Sparks of Articial General Intelligence:Early experiments with GPT-4》;Meta 11位作者合写的论文《LLaMA:Open and Efficient Foundation Language Models》,LLaMA是一个值得关注的大模型,因为Meta一次...
导读:ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型(LLM,Large Language Model)效果能好成这样;惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念,距离世界最先进的想法,差得有点远。我属于既惊喜又惊醒的那一批,也是典型的中国人,中国人善于自我反思,于是开始反思,而这篇文章正是反思的结果。