随着大语言模型(LLMs)如GPT的规模不断扩大,即使是开源模型如MPT和Falcon也分别达到了30B和40B参数。随着规模的增加,这些模型的能力和复杂性也在提升。然而,模型规模的增加也带来了新的… 吴宇斌 微调大模型优化揭秘——什么时候该Finetune?什么时候用Prompt? 灵声讯 LoRA技术详解:大模型高效微调的革命性方法 趣智之...
换句话说:所谓涌现能力(EmergentCapabilities),指的是模型在没有针对特定任务进行训练的情况下,仍然能够在合理提示下处理这些任务的能力,有时也可以将涌现能力理解为模型潜力,巨大的技术潜力,是LLM爆火的根本原因。 对于大语言模型(例如Completion模型)来说,本身并未接受对话语料训练,因此对话能力其实也是它涌现能力的体现...
因此会先从与LLM应用开发相关的基础概念谈起,并不刻意追求极致的严谨和完备,而是从直觉和本质入手,结合笔者调研整理及消化理解,帮助大家能够更容易的理解LLM技术全貌,大家可以基于本文衍生展开,结合自己感兴趣的领域深入研究。
4. 多智能体Prompt设计 多智能体为何有效,大概源于人类的分工合作思想,Prompt如果设定过多的不同任务,很可能会导致大模型无法准确跟随指令,因此给不同的智能体设计专用的Prompt就能让它们工作的更高效,具体案例可以参考我使用AutoGen多智能体框架设计的对话登机服务:《LLM多智能体AutoGen教程2 顺序对话:登机服务》。 合...
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...
Prompt是LLM中一个非常重要的概念,它指的是提供给模型的提示或引导,以帮助模型生成所需的输出。在ChatGPT等LLM中,Prompt可以是一段文字、一张图片或一个语音指令等。通过合理设计Prompt,可以让LLM生成与输入相关的丰富输出。 ChatGPT是OpenAI开发的一款基于GPT(Generative Pre-trained Transformer一个人工智能语言模型,...
大型语言模型(LLM)是人工智能领域中的一颗璀璨明星,其发展潜力与实际应用价值正日益显现。在LLM的研究与发展过程中,出现了两条引人注目的路线:Finetune与Prompt。本文将详细阐述这两条路线的主要内容、优缺点以及未来的发展方向。在LLM的Finetune路线中,研究者在预训练语言模型的基础上,针对特定任务进行微调。Finetune...
部署 LLM LLM 可以通过多种方式部署和访问，包括：自托管（Self-hosting）：使用本地硬件来运行推理，例如使用 llama.cpp 在 Macbook Pro 上运行 Llama 2。优势：自托管最适合有隐私 / 安全需要的情况，或者您拥有足够的 GPU。云托管：依靠云提供商来部署托管特定模型的实例，例如通过 AWS、Azure、GCP 等云提供...
通用指令能力,基本在1K(1/256的样本)的样本上效果就很好了,后续能力提升会比较慢,并且在不同规模的模型上差异相对有限。这一点我们在前文讨论过详见LLM对齐经验之数据越少越好? 2. 多领域混合Scaling curve 明确单一领域的scling curve之后,我们来看多领域的数据混合,这里会分别讨论数据混合中的两个要点:整体量级...
2. LLM中的微调流程 随着大语言模型(LLM)的广泛应用(如GPT、BERT等),它们在自然语言处理(NLP)任务上展现了强大的泛化能力。然而,这些模型往往是通用的,无法直接满足特定任务或领域的需求。这时,**微调(Fine-tuning)**成为了一个重要的技术手段,通过在预训练模型的基础上对特定下游任务进行训练,能够让模型更好地...