Language Model (语言模型)是一种统计模型,用于预测一系列单词在文本序列中的概率。作为基于人工神经网络的一项重要人工智能技术,Language Model 通过对大规模文本数据进行训练,以理解语言并预测序列中的下一个单词。 LLM (大型语言模型),后续简称为“LLM”,则是一种具备大量可调参数的神经网络,使其能够学习语言中的复...
大语言模型(英文:Large Language Model,缩写LLM),也称大型语言模型,是一种人工智能模型,旨在理解和生成人类语言。 通常,大语言模型 (LLM) 指包含数百亿(或更多)参数的语言模型,这些模型在大量的文本数据上进行训练,例如国外的有GPT-3 、GPT-4、PaLM 、Galactica 和 LLaMA 等,国内的有ChatGLM、文心一言、通义千...
Large Language Model,称大规模语言模型或者大型语言模型,是一种基于大量数据训练的统计语言模型,可用于生成和翻译文本和其他内容,以及执行其他自然语言处理任务(NLP),通常基于深度神经网络构建,包含数百亿以上参数,使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。例如国外的有GPT-3/4、PaLM、Galactica和LLaMA等,国内的有...
ELECTRA:使用了一个新的pre-train任务,replaced token detection(RTD)。RTD任务的数据采样比masked language model 效率更高。RTD 通过从小型生成器生成token来替换原句中的token,然后通过判别式模型来判断输入是否被生成样本替代。 XLMs: 扩展BERT成为跨语种语言模型,使用了两个方法:基于单语种的非监督方法 && 一种利...
第四阶段是大预言模型（Large Language Model），现在的 LLM 可以被视为一个具有庞大训练数据的 PLM。例如，GPT-2 模型仅有 15亿个参数，而 GPT-3 则高达惊人的 1750亿个参数。尽管 LLM 的主要变化是模型规模的扩展，但这些巨大的预训练语言模型表现出与较小预训练语言模型不同的行为，并在解决复杂任务时展现...
A large language model (LLM) is a deep-learning algorithm that uses massive amounts of parameters and training data to understand and predict text.
2023年是大语言模型(Large Language Model,LLM)应用爆发的元年,大语言模型将从2023年开始推动整个人工智能及IT产业快速进入新时代。 如果说2000年至2010年是PC互联网时代,2011年至2020年是移动互联网时代,那么自2023年起的未来10年就是大语言模型主导的人工智能时代。
大语言模型(英文:Large Language Model,缩写LLM),也称大型语言模型,是一种人工智能模型,旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练,可以执行广泛的任务,包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大,包含数十亿的参数,帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构,如转化器,...
大型语言模型(英语:large language model,LLM),也称大语言模型,是由具有大量参数(通常数十亿个权重或更多)的人工神经网络组成的一类语言模型,使用自监督学习或半监督学习对大量未标记文本进行训练[1]。大语言模型在2018年左右出现,并在各种任务中表现出色[2]。 尽管这个术语没有正式的定义,但它通常指的是参数数量...
因此,如果人工智能算法想要获取知识,就必须懂得如何理解人类使用的不太精确、可能有歧义、混乱的语言。语言模型(Language Model,LM)目标就是建模自然语言的概率分布。词汇表V 上的语言模型,由函数P(w1w2...wm) 表示,可以形式化地构建为词序列w1w2...wm 的概率分布,表示词序列w1w2...wm 作为一个句子出现的可能...