NLP更侧重于一系列具体的算法和技术,而LLMs则依赖于大规模的神经网络和深度学习技术。此外,LLMs在生成能力和上下文理解能力方面表现更为突出,而NLP则更注重理解和分析文本。 然而,NLP与LLMs并非孤立的技术,它们之间存在着密切的联系和互补性。在实际应用中,我们往往需要将NLP的多种技术与LLMs的强大能力相结合,以构建更加智
研究背景与意义 在近年来,随着大型语言模型(LLMs)的迅速发展,研究者们对其在科学发现中的潜力充满了期待。尤其是在自然语言处理(NLP)领域,LLMs的应用如解决复杂的数学问题、辅助科学家撰写证明、检索相关文献等,为科研工作带来了显著的提升。然而,尽管已有许多研究探讨了LLMs在特定任务上的表现,关于LLMs是否能够生成...
从定义上来看，NLP与LLM各有侧重但关系密不可分。NLP关注的是语言的理解和生成过程中的各种技术，包括但不限于文本分类、情感分析、物体识别、机器翻译等任务。而LLM则是基于深度学习技术构建的大规模预训练模型，例如OpenAI的GPT系列模型或Google的BERT模型，这些模型通过海量数据进行训练，能够生成具有高度语义相关性的...
NLP&ChatGPT&LLMs技术、源码、案例实战210课是当前最受欢迎的学习人工智能技术的课程之一。它涵盖了自然语言处理(NLP)、ChatGPT和LLMs(Large Language Models)技术、源代码以及实际案例,为学员提供全面的知识体系和实践经验。 NLP是人工智能领域的一个重要分支,它使计算机能够理解和处理自然语言。在210课程中,学员将学...
大型语言模型 (LLMs) 已经颠覆了自然语言处理 (NLP),但在训练时需要大量的 GPU 资源。降低 LLM 训练的门槛将鼓励更多的研究人员参与,对学术界和整个社会都有益。虽然现有的方法都专注于参数高效的微调,也就是微调或添加少量的参数,但很少有人面对有限资源下 LLM 的全参数调整挑战。在本工作中,我们提出了一种新...
我们不确定这个方向是不是future,MInference 在short context 下性能可能还不如现有的vLLM or TensorRT-LLM. 但我们可以确定它确实是现行50K-1M context LLMs 加速的一个有效的可行解。 第一,我们在这个节点看到了一些同期工作,有些idea都非常相似,我们确定这个方向是被大家发现都能work的。
📌 在五个不同的LLM和六个不同的NLP基准测试上进行了广泛的实证评估,结果表明OLoRA始终比标准LoRA表现出更好的性能,且在大多数测试配置中取得了优越的结果。OLoRA表现出更快的收敛速度,通常实现更好的最终性能,表明其正交初始化引导了适应过程朝着参数空间中更有利的区域发展。 📌 OLoRA的观察到的好处可能源...
宣亚国际：公司与英博数科、北京AI创新赋能中心将基于英伟达LLM、NLP等技术模块进行垂直领域模型搭建 宣亚国际3月27日在投资者互动平台表示，随着ChatGPT引发了全球新一轮人工智能热潮，每个领域、每个企业未来也都将拥有定制化大模型的需求，以及对算力的需求和AI人才的需求。目前，公司与战略合作伙伴英博数科、北京AI创新...
6、NLP(自然语言处理):致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。7、LLMs(大语言模型):使用深度学习技术,训练的大规模神经网络,能生成和理解自然语言文本。比如ChatGPT。8、GAN(生成对抗网络):用生成器生成内容,再用判别器判断“真伪”,进行对抗训练,生成逼真的数据。 #AI #AIGC #人工智能 #大模型 #机器...
面试题: Transformer 的架构 | 面试题: 解释Transformer架构中的自注意力机制是如何工作的,并阐述它在LLMs中扮演的关键角色。 Transformer架构是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的,它彻底改变了序列建模的方式,尤其是在自然语言处理(NLP)领域。Transformer完全基于注意力机制,摒弃了传统...