在人工智能的浩瀚星空中,大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)无疑是一颗璀璨的明星。这些模型以其卓越的自然语言处理(NLP)能力,正逐步改变我们与机器的交互方式,并在智能问答、文本生成等多个领域展现出巨大的应用潜力。本文将带您走进LLM大模型的世界,探索其背后的预训练、微调技术以及产品化落地的奥秘。 一...
其中,model_type作为标识,from_pretrained方法通过这个model_type(pretrained_model_name_or_path)来加载对应的模型,这里定义为 "baichuan"。 keys_to_ignore_at_inference 表示在进行推理时可以忽略的一些键值。 这两个类内属性会覆盖相应的 PretrainedConfig 的 class 属性 PretrainedConfig有如下几个类内属性,可以由...
一文读懂「LLM,Large Language Model」大语言模型 2023年是大语言模型(Large Language Model,LLM)应用爆发的元年,大语言模型将从2023年开始推动整个人工智能及IT产业快速进入新时代。 如果说2000年至2010年是PC互联网时代,2011年至2020年是移动互联网时代,那么自2023年起的未来10年就是大语言模型主导的人工智能时代。
之后使用RLHF对模型参数进一步更新,具体如下: Step2:根据人类排序结果,两两构建pair,构建ranking loss,最后reward model会学习到根据一个输入,输出一个标量(方便作为RL的反馈),作为当前input的评分,损失函数为: Step3:使用Step2得到的reward model对语言模型进行强化学习,具体使用Policy-based Optimization的方式。有三个...
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...
LLM的参数量主要在embedding还是model llm' 本文对国内外公司、科研机构等组织开源的 LLM 进行了全面的整理。 Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型,是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它能够学习到自然语言的语法和语义,从而可以生成人类可读的文本。
增加export就能扩展模型容量(看着是不是像Lora?在原有线性层的旁边再增加一个旁路),处理新领域的问题和数据,泛化能力比dense model好! 2、(1)MOE架构也已经实现了,在transformer包的transformers-main\src\transformers\models\mixtral\modeling_mixtral.py这个文件里面。整体的代码结构如下:新增了几个MOE相关的类,其...
大语言模型(英文:Large Language Model,缩写LLM),即大型语言模型 (LLM), 大型语言模型 (LLM) 之所以大,是指 具有大规模参数和复杂计算结构(超过 10 亿个参数),LLM通常基于 Transformer 模型架构,由深度神经网络构建,对海量数据进行预训练处理。 LLM的特点是规模庞大,包含数十亿的参数,帮助它们学习语言数据中的复杂...
当下开源的LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的需求,选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处理,往往这一步就难住很多同学,无从下手,更别说 training。 然后再对模型进行 finetuning 来更好满足自己的下游任务。那么对于如果要训练一个...
利用LLM(Large Language Model)做多模态任务 大型语言模型LLM(Large Language Model)具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力,但其只能处理文本数据。虽然已经发布的GPT4具备图片理解能力,但目前还未开放多模态输入接口并且不会透露任何模型上技术细节。因此,现阶段,如何利用LLM做一些多模态任务还是有一定的研究价值...