因此,研究人员需要在数据预处理、模型训练和后处理阶段采取措施,以减少和消除偏见,确保LLM的公平性和公正性。 5. 跨语言与多模态 随着全球化的深入和多媒体技术的发展,跨语言和多模态的LLM预训练成为了重要的研究方向。跨语言LLM能够处理不同语言的文本数据,实现语言之间的翻译和理解;而多模态LLM则能够同时处理文本...
大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行“写作”,除此以外,GPT-3 的论文发现...
llms 预训练 原理 LLMS(Language Learning with Mutual Supervision)是一种用于预训练语言模型的方法,它旨在提高模型的语言理解和生成能力。LLMS通过自监督学习和互相监督学习两个阶段的训练来实现这一目标。 在自监督学习阶段,LLMS使用大规模无标签的文本数据进行训练。模型通过遮盖输入文本中的一部分内容,然后预测被...
通过无监督预训和Unsupervised pre-training和有监督微调Supervised fine-tuning分别针对不同任务进行微调。 2.GPT-2: GPT-2中,去掉了GPT-1的有监督微调,增加了零样本的多任务能力;GPT-2转向更通用的系统,使其可以执行多种任务,最终无需为每个任务手动创建和标记训练数据集;开始了通过大量数据训练大模型的模式。 3...
大语言模型的预训练[6]:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在2017-2019 年之间,随着Transformer 模型的提出,计算资源与大规模语料库不断出现,自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化,传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈,很难在传统的训...
大语言模型的预训练[5]:语境学习、上下文学习In-Context Learning:精调LLM、Prompt设计和打分函数(Scoring Function)设计以及ICL底层机制等原理详解 1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token predi...
大语言模型的预训练[5]:语境学习、上下文学习In-Context Learning:精调LLM、Prompt设计和打分函数(Scoring Function)设计以及ICL底层机制等原理详解 1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token predi...
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