类似bert的文本模型 类似GPT 和T5的而模型 文本的指导模型 从图像生成文本的模型 总结 人工智能已成为近年来最受关注的话题之一,由于神经网络的发展,曾经被认为纯粹是科幻小说中的服务现在正在成为现实。从对话代理到媒体内容生成,人工智能正在改变我们与技术互动的方式。特别是机器学习 (ML) 模型在自然语言处理 (NLP...
LLaMA3开源模型,字典更大,提高推理效率,序列增大,所有模型都用GQA。训练数据全部是公开数据,代码数据(可以提高推理能力)比LLaMA2多了4倍,5%高质量非英语数据,涵盖30多种语言,对数据进行清洗,微调阶段还人工标注了1000万样本,微调后的模型叫LLaMA3-instruct,用到了SFT,拒绝采样,PPO,DPO。 七、GLM、ChatGLM(智谱 A...
2023年3月,Meta开源了一个新的大模型系列 ——LLaMA(Large Language Model Meta AI),参数量从 70 亿到 650 亿不等。130 亿参数的 LLaMA 模型在大多数基准上可以胜过参数量达 1750 亿的 GPT-3,而且可以在单块 V100 GPU 上运行。 时隔几天,斯坦福基于 LLaMA 7B 微调出一个具有 70 亿参数的新模型 Alpaca,...
130 亿参数的 LLaMA 模型在大多数基准上可以胜过参数量达 1750 亿的 GPT-3,而且可以在单块 V100 GPU 上运行。 时隔几天,斯坦福基于 LLaMA 7B 微调出一个具有 70 亿参数的新模型 Alpaca,他们使用了 Self-Instruct 论文中介绍的技术生成了 52K 条指令数据,同时进行了一些修改,在初步的人类评估中,Alpaca 7B 模...
GPT3、ChatGPT、BERT、T5、文心一言等都是典型的大型语言模型。 9、羊驼(Alpaca) ChatGPT 大热,让人惊叹其强大的对话、上下文理解、代码生成等等能力,但另一方面由于 GPT-3以后得 系列模型 & ChatGPT 均未开源,再加上高昂的训练成本所构成的坚不可摧的护城河,让普通人 & 公司望而却步。
Jarlene:预训练(2):T5语言模型论文讲解 Jarlene:预训练(4):LLaMA语言模型论文讲解 Jarlene:预训练(5):Medusa语言模型论文讲解 一、简介 GPT序列openAI的生成式预训练模型,整个GPT序列发展到GPT4,主要经历四个阶段: 第一阶段:GPT1~2:主要使用的Transformer中Decoder部分模型架构做NLP任务,采用的是基本框架pre-train ...
GPT，本质上是一个从左到右的语言模型，常用于无条件生成任务（unconditional generation）；BERT则是一个自编码模型，擅长自然语言理解任务（NLU，natural language understanding tasks），常被用来生成句子的上下文表示；T5（全称为Transfer Text-to-Text Transformer ）则是 encoder-decoder ，是一个完整的Transformer结构...
GPT,本质上是一个从左到右的语言模型,常用于无条件生成任务(unconditional generation);BERT则是一个自编码模型,擅长自然语言理解任务(NLU,natural language understanding tasks),常被用来生成句子的上下文表示;T5(全称为Transfer Text-to-Text Transformer )则是 encoder-decoder ,是一个完整的Transformer结构,包含一个...
早期的语言模型主要关注自然语言的理解任务(e.g. 分词、词性标注、句法分析、信息抽取),相关评测主要考察语言模型对自然语言的语义理解能力。代表工作:BERT、GPT、T5 等。 2021 年-2023 年:代码评测阶段 随着语言模型能力的增强,更具应用价值的代码模型逐渐出现。研究人员发现,基于代码生成任务训练的模型在测试中展现...