首先我们看一下谷歌 2019 年提出的 Flamingo 模型,下图是它的模型结构。 Flamingo 模型架构的主体是大型语言模型的解码器(Decoder),即上图右侧蓝色模块,在每个蓝色模块之间加了一些 adapter 层,左侧视觉的部分是添加了视觉编码器(Vision Encoder)和感知器重采样器(Perceiver Resampler)。整个模型的设计就是要把视觉的...
改进生成模型的结构：建议文心一言可以采用基于Transformer框架的生成模型，并尝试使用更加深层的网络结构，如GPT-2、GPT-3等，以提高生成文本的质量和效率。优化生成算法：建议在生成算法上采用更加先进的技术，如Beam Search、Sampling等，以提高生成文本的准确性和多样性，同时可以采用一些技巧，如温度调节、n-gram语言...
ChatGPT 是 OpenAI 的最新语言模型NLP(Natural language processing),它是基于大型语言模型LLM(Large Language Model )模型GPT-3 加上使用监督学习和人类反馈强化学习 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 的特殊技术来微调 ChatGPT形成。 其中三个技术关键词 NLP(Natural language processing)自然语音处理 ...
1 从概率角度理解生成式模型原理 1.1 总体理解 1.2 从条件概率来理解学习过程 1.3 从贝叶斯公式理解文本生成过 1.4 利用条件概率生成输出 2 GPT模型训练和生成过程 2.1 预训练模型(无监督学习) 2.2 微调模型(有监督学习) 2.3 生成输出 3 隐式模型结构 3.1 基于深度神经网络的结构 3.2 嵌入层 3.3 输入层 3.4 隐...
ChatGPT是一个典型的大模型。其第一个版本GPT-1,其参数数量为1.17亿,这已经是非常庞大的数量了。在GPT-2版本中,参数数量上升到15亿。在GPT-3版本中,参数数量达到1750亿。2022年11月,OpenAI正式推出了ChatGPT,即GPT-3的强化学习版本GPT-3.5。其主要方式是通过人机对话,当机器产生一定的输出时,人类告诉它哪些是...
人工智能技术的进步依靠海量数据来训练规模巨大的神经网络模型,通过不断的运算、反馈得到优化结果。ChatGPT的前身GPT-3是一个拥有1750亿个参数的大模型。3月15日发布的GPT-4,据推测其训练参数达到100万亿个。强大的运算能力将会给生产中的各行各业赋予巨大的能量,为人们提供全新的生产工具,大幅提升生产效率。
而LLM是经过预训练自我监督的基础模型，可以通过微调适应各种自然语言任务。这标志着语言模型朝着人类语言...
2017年Transformer结构的提出,使得深度学习模型参数突破了1亿。从一开始的lenet、Alexnet、ResNet开始,模型参数一个比一个大,到了BERT网络模型的提出,使得参数量首次超过3亿规模,GPT-3模型超过百亿,鹏程盘古实现千亿稠密的规模、Switch Transformer的问世还一举突破万亿规模。ChatGPT的底层模型GPT-3参数规模首次突破百亿...
ChatGPT是一个典型的大模型。其第一个版本GPT-1,其参数数量为1.17亿,这已经是非常庞大的数量了。在GPT-2版本中,参数数量上升到15亿。在GPT-3版本中,参数数量达到1750亿。2022年11月,OpenAI正式推出了ChatGPT,即GPT-3的强化学习版本GPT-3.5。其主要方式是通过人机对话,当机器产生一定的输出时,人类告诉它哪些是...
过渡期:以GPT 3.0为代表的“自回归语言模型+Prompting”模式占据统治地位 影响一:让LLM适配人的新型交互接口 影响二:很多NLP子领域不再具备独立研究价值 影响三:更多NLP之外的研究领域将被纳入LLM技术体系 02 学习者:从无尽数据到海量知识 1. 求知之路:LLM学到了什么知识 2. 记忆之地:LLM如何存取知识 3. 知识涂...