ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型(sibling model),后者经过训练以遵循Prompt中的指令,提供详细的响应。InstructGPT是OpenAI在2022年3月在Training language models to follow instructions with human feedback文献中提出的工作,整体流程和以上的ChatGPT流程基本相同,除了在数据收集和基座模型(GPT3 vs GPT 3.5),以及第三步...
虽然chatgpt是通用领域的大模型,但是也是具有迁移学习和少样本学习的能力。
如今,大语言模型(LLM)及其支持的应用程序(如ChatGPT)已经成为最热门话题之一。LLM主要针对的是人类语...
而ChatGPT作为一种聊天机器人,可能更容易开发和部署。 可解释性:LLM模型的可解释性可能较低,因为它们通常使用复杂的深度学习技术。而ChatGPT作为一种聊天机器人,可能更容易理解其工作原理和生成的对话。 总之,LLM模型和ChatGPT都是基于深度学习技术的NLP模型,但它们在应用领域、架构、预训练、微调、可定制性、性能、...
可以说,ChatGPT是站在InstructGPT以及以上理论的肩膀上完成的一项出色的工作,它们将LLM(large language model)/PTM(pretrain language model)与RL(reinforcement learning)出色结合,证明这条方向可行,同时也是未来还将持续发展的NLP甚至通用智能体的方向。 四、与ChatGPT同类型其他工作 ...
ChatGPT出现,极大了证明LLM的效果和AGI的巨大前景,对生态的3个部分都带来的巨大的变化: 人工智能硬件:LLM的流行将对人工智能硬件生产商产生影响,通用GPU将成为主要的选择,传统的专用ASIC需求量会变少,但是LLM专用的TPU有巨大的机会 LLM(Large Language Model)的流行将对人工智能硬件生产商产生深远的影响。随着LLM的流...
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,...
在预训练(Pre-training)阶段,GPT模型使用了一个被称为"Masked Language Model"(MLM)的任务,也就是预测一个句子中被遮盖住的部分。预训练的目标是最大化句子中每个位置的单词的条件概率,这个概率由模型生成的分布和真实单词的分布之间的交叉熵来计算。
在预训练(Pre-training)阶段,GPT模型使用了一个被称为'Masked Language Model'(MLM)的任务,也就是预测一个句子中被遮盖住的部分。预训练的目标是最大化句子中每个位置的单词的条件概率,这个概率由模型生成的分布和真实单词的分布之间的交叉熵来计算。
LLaMA (Large Language Model Meta Al)是Meta Al发布的一种大型语言模型,和GPT一样都是由Transformer Decoder组成,在生成文本、进行对话、总结书面材料等复杂的任务方面表现出了巨大的潜力。LLaMA的性能非常优异:具有130亿参数的LLaMA模型「在大多数基准上」可以胜过GPT-3 (参数量达1750亿)。LLaMA优势在于其只使用公开...