工作原理:这些模型通常使用变换器(Transformer)架构,这是一种基于自注意力机制的模型,能够处理序列数据,如文本。自注意力机制允许模型在处理一个单词时考虑到整个文本序列中的其他单词,从而更好地理解上下文。 2.关键特点 大规模数据训练:使用大量的文本数据进行训练,这些数据可能包括书籍、文章、网页等。
大多数 transformer 论文都没有考虑替换实现自注意力的原始缩放点积机制,但 FlashAttention 是我最近看到引用最频繁的一种机制。 (8)Cramming: Training a Language Model on a Single GPU in One Day (2022) 由 Geiping 和Goldstein撰写: 这篇论文中,研究人员在单个GPU上训练了一个遮蔽语言模型/编码器风格的LLM...
第三阶段是预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PLM），它是一种使用大量文本数据进行训练的自然语言处理模型。相对于 NLM，PLM 使用无监督学习方法，因此无需标注数据或提供文本类型等信息。其中，Transformer 架构是一种常见的预训练语言模型。第四阶段是大预言模型（Large Language Model），现在的 LLM 可以...
Large language modelslargely represent a class of deep learning architectures calledtransformer networks. A transformer model is a neural network that learns context and meaning by tracking relationships in sequential data, like the words in this sentence. ...
大语言模型（Large Language Model, LLM）是人工智能领域的一种模型，旨在理解和生成人类语言，其核心在于通过深度学习架构，特别是转化器（Transformer）等结构，在大量文本数据上进行训练。这些模型规模庞大，参数数可达数十亿，从而能够学习语言数据中的复杂模式，执行多种自然语言处理（NLP）任务，包括文本...
大语言模型是一种建立在 Transformer 架构上的大规模神经网络程序,其功能主要是理解和处理各种语言文字。这种模型的优势在于,其能够在多种任务中实现通用学习,无须对特定语言文字进行大量定制,是目前人类世界中第一个通用的人工智能模型。当我们讨论大语言模型时,主要是关注如何让计算机能够理解和生成人类语言。
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...
大型语言模型是指具有大量参数的深度学习模型,用于处理自然语言任务。这些模型通常基于神经网络架构,如Transformer、LSTM等,通过对大量文本数据进行训练,学习到自然语言的统计规律和语义信息。大模型语言在多个NLP任务中取得了优异的表现,如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等。
(2) large language models Transformer架构的出现,使得语言模型进入了预训练阶段。通过在大量无标注文本上进行预训练,使得语言模型在下游任务上展现出了非常强大的通用性能。根据架构选择,预训练模型有三个主要分支:encoder-only模型[12]、decoder-only模型[13]和encoder-decoder模型[14]。
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,...