小样本微调（SFT）是一种在有限数据集上对预训练模型进行进一步训练的技术。与传统的从头训练模型不同，小样本微调通过在较小的特定任务数据集上调整预训练语言模型的参数，能够有效提高模型在该任务上的性能，减少了对大量数据和计算资源的需求。这种方法在实际应用中尤为重要，尤其是当训练数据稀缺或者计算资源有限时。
注意力机制:深入理解Transformer模型中的自注意力和多头注意力机制。 二、大语言模型核心算法 1. 预训练与微调 预训练任务:探究无监督预训练方法,如掩码语言模型(MLM)、自回归语言模型等。 微调策略:学习如何针对特定任务对预训练模型进行调整,提升模型在特定领域的性能。 2. 模型优化与规模化 模型并行与数据并行:理...
4. 大规模预训练模型 研究大规模预训练模型的工作原理，如 GPT 系列、BERT、T5 等，理解它们是如何通过无监督学习在大规模语料库上进行预训练，然后在特定任务上进行微调（Fine-tuning）的。5. 模型压缩与加速 学习如何优化模型大小，降低计算复杂度，提高模型的运行效率，包括量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等...
学习大语言模型算法的基本理论和技术,如梯度下降、自适应学习率、正则化技术等,以及与自然语言处理相关的算法,如文本生成、文本分类、文本摘要等。 3.模型训练与微调: 学习如何使用大规模数据集对语言模型进行预训练,并学习如何微调模型以适应特定任务或领域,如文本生成、对话生成、语言理解等。 4.工程实践与调优: 学...
LLM大语言模型算法特训,带你转型AI大语言模型算法工程师(完结)***随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型已经成为了一个热门的研究领域。LLM大语言模型(Large Language Model)是一种强大的人工智能模型,旨在理解和生成人类_牛客网_牛客在
一、LLM的定义与背景 定义 大型语言模型(LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理技术,旨在通过大规模文本数据的预训练,构建能够处理和生成自然语言文本的大型模型。其核心思想是利用深度神经网络,从海量数据中学习语言的统计特征和语义知识,进而实现复杂的自然语言处理任务。
一、Transformer模型的诞生背景 在Transformer模型出现之前,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)是处理序列数据的两大主流方法。然而,RNN存在难以并行化、长时依赖关系建模能力不足等问题;CNN虽然能够并行处理,但在处理长序列时往往效果不佳。Transformer模型的出现,正是为了克服这些局限性,提供更加高效、强大的序列处理...
首先,LLM的起源可以追溯到早期的语言模型。传统的语言模型,如n-gram模型,主要通过统计数据建立词语序列之间的关系,然而,它们在捕捉长距离依赖关系时存在很大的局限性。随着机器学习尤其是深度学习的发展,出现了基于神经网络的方法,尤其是递归神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM),这些模型能够更好地处理语言序列数据,并...
给大家分享一套课程——LLM大语言模型算法特训,带你转型AI大语言模型算法工程师,源码+PDF课件下载。 大语言模型(LLM)是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本,还能够深入理解文本含义,处理各种自然语言任务,如文本摘要、问答、翻译等。 训练语言模型需要向其提供大量的文本数据,模型利用这些...
LLM大语言模型算法特训 带你转型AI大语言模型算法工程师(慕慕完结) 内附学习资料链接:pan.baidu.com/s/1KggAbP 提取码:pwyv 以下内容是依据松鼠AI首席科学家、AI研究院担任人文青松团队成员在2023 CCF世界AIOps挑战赛决赛暨“大模型时代的AIOps”研讨会闪电论文共享环节上的讲演整理成文。 大家好,我是来自莫纳...