AI时代,大语言模型(Large Language Model,LLM)横行。 早在2020年,OpenAI就曾在一篇论文中提出一个定律:Scaling law。这个定律指的是大模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量三者的大小相关,而与模型的具体结构(层数/深度/宽度)基本无关。 此后,OpenAI在AI界风生水起,很多初创公司甚至科技巨头都将这...
1、背景 本文基于谷歌云的官方视频：《Introduction to Large Language Models》 ，使用 ChatGPT4 整理而...
论文分享:《ChatLaw: Open-Source Legal Large Language Model with Integrated External Knowledge Bases》 zZZ 1 人赞同了该文章 论文地址:arxiv.org/pdf/2306.1609 一、文章总结 本文介绍了名为ChatLaw的开源法律大型语言模型。模型基于LLaMA-13B模型进行微调,并引入了四个模块:咨询、参考、自我建议和响应,以减少...
什么是能力密度？研究团队将其定义为模型的“有效参数量”与实际参数量的比值，是一种衡量 LLM（Large Language Model）训练质量的新指标。团队首先引入了参考模型的概念，通过拟合参考模型在不同参数规模下的性能表现，建立起参数量与性能之间的映射关系。具体来说，对于一个参数量为 NM 的模型 M，如果其在下游任务...
AI时代,大语言模型(Large Language Model,LLM)横行。 早在2020年,OpenAI就曾在一篇论文中提出一个定律:Scaling law。这个定律指的是大模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量三者的大小相关,而与模型的具体结构(层数/深度/宽度)基本无关。
关键字:Large Language Model、Legal Domain、SaulLM-7B、Instructional Fine-tuning、Legal Corpora 摘要 本文中,我们介绍了SaulLM-7B,这是为法律领域量身打造的大型语言模型(LLM)。SaulLM-7B拥有70亿参数,是第一个专门为了理解和生成法律文本而设计的LLM。它是基于Mistral 7B架构,并在超过300亿的英语法律语料上训练...
AI时代,大语言模型(Large Language Model,LLM)横行。 早在2020年,OpenAI就曾在一篇论文中提出一个定律:Scaling law。这个定律指的是大模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量三者的大小相关,而与模型的具体结构(层数/深度/宽度)基本无关。
虽然现在不加限定的使用“大模型”一词,默认就是指“大型语言模型”,Large Language Model。 但从格灵深瞳的故事中可以看到,视觉大模型、多模态大模型在原本视觉AI的存量市场依然大有可为,而且壁垒依然深厚。 多模态给传统视觉AI带来什么改变? 早在2022年,格灵深瞳就开始自研视觉大模型,但当时想要推进落地,还是遇到...
大模型的密度定律的表达，与摩尔定律相似，重点讨论了能力如何随着时间而增强。简而言之：大模型能力密度约100天翻一倍！什么是能力密度呢？研究团队将其定义为模型的“有效参数量”与实际参数量的比值，是一种衡量 LLM（Large Language Model）训练质量的新指标。举个论文中的例子：2024年2月1日发布的MiniCPM-1-2...
AI时代,大语言模型(Large Language Model,LLM)横行。 早在2020年,OpenAI就曾在一篇论文中提出一个定律:Scaling law。这个定律指的是大模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量三者的大小相关,而与模型的具体结构(层数/深度/宽度)基本无关。