本篇博客全面汇总了大型语言模型(LLMs)。从早期的预训练神经语言模型开始,探讨了它们的起源和发展。重点讨论了Transformer架构及其三个主要分类:仅编码器PLMs、仅解码器PLM和编码器-解码器PLM。接着,文章聚焦于GPT、LLaMA和PaLM这三大LLM家族,阐述了它们的特点和对语言模型领域的贡献。此外,还涉及了其他重要的LLMs,展...
“大型语言模型(Large Language Models,LLMs)”是一类生成式AI,它们通过深度学习算法在大量自然语言数据上进行训练。这些模型学习人类语言的模式和结构,并能够对各种书面输入或提示生成类似人类的回应。最近的LLMs表现出了接近人类的水平,例如GPT-3.5,它能够产生几乎完美的文本回应。这些近乎完美的类人化回应,包括...
什么是大语言模型(LLMs) 大语言模型(Large Language Models)是一种采用大量数据进行训练的人工智能模型,旨在理解和生成自然语言文本。这些模型通常基于深度学习技术,能够捕捉语言的复杂性和多样性。 大语言模型在自然语言处理(NLP)领域中扮演着重要角色,广泛应用于文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等多种任务。 La...
一、LLMs Tokenizer 1、Byte-Pair Encoding(BPE) 2、Byte-level BPE(BBPE) 3、WordPiece 4、Unigram 5、SentencePiece 6、如何训练一个LLM分词器 7、tiktoken 二、LLMs 位置编码 1、绝对位置编码 2、相对位置编码 3、Rotary Position Embedding 3、大模型长度扩展方法 4、代码理解 三、LLMs 激活函数 1、ReLU...
上下文理解:通过与外部知识库和NLP管道集成,ESRE赋予LLMs把握搜索查询上下文的能力,从而产生更精确和相关的输出。 减少偏见:ESRE采用数据选择和模型监控等公平技术,减少LLMs输出中的偏见,促进负责任的AI开发。 检索增强生成(RAG):Elasticsearch在RAG工作流程中充当信息桥梁,将关键上下文(如专有数据)传递给LLMs。这提供...
「亚利桑那州立大学研究人员的核心观点是:大语言模型(LLMs)自身无法进行规划推理」,但是却能在解决规划问题上发挥积极的作用。为此,作者还提出了一个新的LLM-Modulo框架,这个框架把大型语言模型和一些外部的验证工具结合起来,使LLMs在规划任务中发挥了重要作用。
在人工智能迅速发展的背景下,尤其是语言模型机器(LLMs)已成为许多应用的真正支柱,从自然语言处理和机器翻译到虚拟助手和内容生成。GPT-3及其继任者的出现标志着AI发展的一个重要里程碑,开启了一个时代,在这个时代中,机器不仅能理解,还能以惊人的熟练度生成类似人类的文本。然而,在这场AI革命的表面之下,隐藏着一个...
BABEL 不仅有效地融合了多个感知模态(准确性提升高达22%),而且还提高了单个模态的性能(平均准确性提高了12%)。利用 BABEL,研究员们还讨论并初步实现了跨感知模态检索,以及将感知模态与 LLMs 进行整合等前沿研究。 02. 基于扩散模型引导的元智能体,实现可控金融市场生成...
三、LLMs是如何训练的:大量数据、强大算力,一个接一个的进化p>在众多领先的LLMs(包括BERT、GPT-3、ChatGPT 和 T5)中,虽然它们都采用了革命性的Transformer架构,但在训练方法和具体应用场景方面却存在着显著的差异。这些差异使得各个模型在解决特定问题和满足不同需求方面发挥出各自的优势。