其实这段时间除了openAI,其他很多公司也在逐步推出LLM。 我认为openAI的语言模型模型成了爆款,除了技术外,另外一个重要原因是他将GPT转成了ChatGPT,产品形式让所有人都可以方面的进行对话体验,再加上大力宣传,将LLM推到了大家眼前,让大家都认知了LLM。 2 LLM为什么能出现? 所有人都知道LLM成本高,为什么openAI愿意持...
说起LLM,总会涉及到上下文学习、零样本、单样本和少样本推理等话题。我们先快速了解一下它们主要的功能。 **上下文学习(In-context learning) **是一种通过在提示中加入特定任务示例来改进提示的方法,为LLM提供了完成任务的蓝图。 「零样本(Zero-shot)、单样本(One-shot)和少样本(Few-shot)推理」零样本推理是在...
2) 流水线并行:将 LLM 不同层分配到多个 GPU,Transformer 模型中连续层放同一 GPU 以减少传输成本。 3) 张量并行:分解 LLM 张量,如将参数矩阵按列分,在不同 GPU 并行计算矩阵乘法操作并组合输出。 2、ZeRO:数据并行要求每个 GPU 存 LLM 相同副本,有内存冗余问题。ZeRO 技术仅在每个 GPU 保留部分数据,需时...
LLM推理主要是受内存带宽限制的(memory-bandwidth bound)即 LLM 每个解码步所用的推理时间大部分并不是用于模型的前向计算,而是消耗在了将LLM巨量的参数从GPU显存(High-Bandwidth Memory,HBM)迁移到高速缓存(cache)上(以进行运算操作)。这个问题随着LLM规模的增大愈发严重。 推测解码方法的关键是使用了一大一小两个模...
首先需要说明的是，「LLM」这个缩写，在英文中既可以指代现在火热的「大语言模型 Large Language Model」；同时，在教育领域，它通常指的是「Legum Magister」或「Master of Laws」，即法学硕士。而对于像 Google 浏览器配备的机器翻译功能，最常见的难题就是歧义和对上下文的理解。机器翻译通常依赖大量的文本数据来...
这是目前已知的对全球 LLM 用于放射科学自然语言处理 (NLP) 进行的最全面评估之一。该研究通过在这个关键的放射科 NLP 任务上对海外和中国研发的主流 LLM 进行基准测试，填补了该领域目前的知识空白。近年来，大型语言模型（LLM）在自然语言领域（NLP）掀起了革新的狂潮，在大规模、高质量数据训练的驱动下，LLM 在...
目标: 在大规模无标注数据上训练模型，使其学习通用的语言知识、语法结构、世界知识和一定的推理能力。这是 LLM 训练中最耗时、最耗资源的阶段。过程:1.学习目标 : 最常见的是 自回归语言建模 ，即预测下一个 Token。给定一个文本序列的前 $n$ 个 Token，模型需要预测第 $n+1$ 个 Token。例如，对于句子 "...
微软6页论文爆火：三进制LLM，真香！金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 现在，大语言模型（LLM）迎来了“1-bit时代”。这就是由微软和中国科学院大学在最新一项研究中所提出的结论——所有的LLM，都将是1.58 bit的。具体而言，这项研究提出的方法叫做BitNet b1.58，可以说是从大语言模型“根儿”上...
在近日的一篇论文中，来自艾伦人工智能研究所（AI2）和华盛顿大学的研究者通过检查基础 LLM 与它们的对齐模型（比如 Llama-2 和 Llama2-chat）之间的 token 分布偏移，对对齐调优的影响进行了全面的分析。结果发现，基础 LLM 与其对齐调优版本在大多数 token 位置的解码表现几乎一样，即它们共享排名靠前的 token。...
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