但是研究人员发现,通过语境学习(Incontext Learning,ICL)等方法,直接使用大规模语言模型就可以在很多任务的少样本场景下取得了很好的效果。此后,研究人员们提出了面向大规模语言模型的提示词(Prompt)学习方法、模型即服务范式(Model as a Service,MaaS)、指令微调(Instruction Tuning)等方法, 2022 年底ChatGPT 的出现,...
(16)Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning(2016)由Mnih、Badia、Mirza、Graves、Lillicrap、Harley、Silver和Kavukcuoglu撰写,介绍了策略梯度方法作为基于深度学习的强化学习中Q-learning的一种替代方法。Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning (17)Proximal Policy Optimization Algorithms(2017)...
Large Language Model,从量变到质变 大语言模型的定义 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...
Learn how to use large language models (LLMs), "general purpose" AI models that can analyze text, images, and audio, to improve your workflow.Learning objectives After completing this module, you'll be able to: Explain what a large language model (LLM) is. Describe what LLMs can and ...
Generative AI applications are powered by large language models (LLMs), which are a specialized type of machine learning model that you can use to perform natural language processing (NLP) tasks, including:Determining sentiment or otherwise classifying natural language text. Summarizing text. Comparing...
large language model reinforcement learninglarge language model reinforcement learning Large Language Model (LLM) 强化学习是一种新的训练范式,即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。这种技术能够使 LLM 根据人类输入提示生成多样化文本,而且还能理解自然语言并生成对应的回复,回复思路清晰,逻辑严密,推理精确。
LLM作为信息处理器(information processor)可以帮助RL提取信息,其中一个作用是相当于一个特征提取器(Feature Representation Extractor),将原始输入转换成特征向量再给到RL。图Fig.3(i)所示,LLM作为encoder要么是参数固定不变的(frozen),要么是通过某个损失进一步微调的,例如图中的contrastive learning。
in context learning large language modelin context learning large language model 在上下文学习(In-context Learning)是一种训练语言模型的方法,特别适用于大规模语言模型(Large Language Models)。这种方法允许模型通过观察上下文中的信息来学习新任务,而不需要大量的示例数据。 在上下文学习中,模型被提供了一个上下文...
吴恩达大模型系列:使用Gemini进行大型多模态模型提示|Large Multimodal Model Prompting with Gemini 附课件+代码 1951 -- 23:37:59 App 【深度生成模型 CS236 2023】斯坦福—中英字幕 90.6万 6115 19:37:16 App (超爽中英!) 2024公认最好的【吴恩达机器学习】教程!附课件代码 Machine Learning Specialization 3.2...
以PICA为例,它的目标是充分利用LLM中的海量知识来做Knowledge-based QA。给定一张图和问题,以往的工作主要从外部来源,例如维基百科等来检索出相关的背景知识以辅助答案的生成。但PICA尝试将图片用文本的形式描述出来后,直接和问题拼在一起作为LLM的输入,让LLM通过in-context learning的方式直接生成回答。