按照输入数据类型的不同,LLM大模型主要可以分为以下三大类: 语言大模型(NLP):是指在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域中的一类大模型,通常用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练,以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。例如:GPT系列(OpenAI)、B...
大模型(Large Language Model,简称LLM)是基于深度学习技术构建的超大规模语言模型,能够理解和生成接近人类水平的文本。这类模型通过海量数据训练,具备通用任务处理能力,广泛应用于对话、翻译、创作等领域。其核心特点是参数规模巨大(通常达数十亿至万亿级)、学习能力强大,且能适应多种场景...
LM(Language Model,语言模型):语言模型是一个自然语言中的词语概率分布模型。例如,给定一个长度为 的词序列 1, 2, ..., ,语言模型可以计算这些词的联合概率 ( 1, ..., )。通过语言模型,可以确定哪个词语出现的可能性更大,或者基于前面的词语来预测下一个最可能出现的词语。 LLM(Large Language Model,大语...
目前已开源: - 模型:TigerBot-7B, TigerBot-7B-base,TigerBot-180B (research version), - 代码:基本训练和推理代码,包括双卡推理 180B 模型的量化和推理代码, - 数据:预训练 100G,从 2TB 过滤后的数据中经过去噪去重清洗而得;监督微调 1G 或 100 万条...
Llama.cpp是您的理想选择，无论是本地硬件运行大型模型，还是跨语言构建AI应用，其高效性与兼容性均能满足您的需求。3.Llamafile：Llamafile，Mozilla匠心之作，基于C++与llama.cpp库，专为自托管大型语言模型（LLMs）打造。它简化了LLM模型的创建、加载与运行，无需担忧底层环境的繁琐。其简洁的API接口，让开发人员...
前面提到LLM大模型就像是一座超大的图书馆,目前网络版本的对话式AI应用,包括chatGPT、文心一言、KIMI、天工等等,背后的本质就是一个/多个LLM大模型,但是对于个人用户来说,一个更加专用的领域,一个更符合自己的语言习惯、使用习惯的模型,往往会比什么都懂的笼统回答要实用得多,例如写论文、写小说、写程序等等,在经过...
这些模型的一个经常被忽视的关键点是“token”的作用,即模型处理的各个信息单元。大型语言模型(LLM)不能真正理解原始文本,相反,文本被转换为称为token的数字表示形式,然后将这些token提供给模型进行处理。 token在区块链中代表是通证或者代币,那么token在LLM中代表的是什么呢?
本周精选了10篇LLM领域的优秀论文,来自Meta AI、浙江大学、清华大学、苏黎世联邦理工学院等机构。 1 SeamlessM4T-Massively Multilingual & Multimodal Machine Translation 这篇论文介绍了一种名为 SeamlessM4T 的大规模多语言和多模态机器翻译...
最强大的兄弟是OPT-175B,这是一种开源 LLM,是市场上最复杂的,其性能与 GPT-3 类似。公众可以访问源代码和预训练模型。但是,如果您计划与大模型建立人工智能驱动的业务,您最好考虑另一种选择,因为 OPT-175B 仅在允许该模型用于研究用例的非商业许可下可用。
LLM 大模型学习必知必会系列(一):大模型基础知识篇 魔搭ModelScope 开源的 LLM 模型 魔搭ModelScope 欢迎各个开源的 LLM 模型在社区上做开源分享。目前社区上已经承载了来自各个机构贡献的不同系列的 LLM 模型。并且社区的开发者也在这些模型的基础上,贡献了许多创新应用,并在 ModelScope 的创空间上进行分享。本...