Transformer模型和LLM(Large Language Model,大型语言模型)都是自然语言处理中的模型,区别在于它们的规模和应用: 架构:Transformer使用了自注意力机制(self-attention mechanism),即利用自身的上下文信息来加权表征自己,从而达到对序列建模的目的。而LLM使用的是长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)或门控循环单元...
大语言模型(Large Language Model,LLM),即规模巨大(参数量巨大)的语言模型,LLM不是一个具体的模型,而是泛指参数量巨大的语言模型。如下图所示,不同的LLM具不同的架构,例如Encoder-only、Encoder-Decoder和Decoder-only等。 这种分类方式又和语言模型中一极其重要的模型有关——Transformer。 Evolution Tree of LLMs ...
大型语言模型(Large Language Model,LLM)是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型。通过对海量文本数据进行训练,LLM能够理解和生成自然语言文本,并具备多种自然语言处理任务的能力,如文本摘要、问答、翻译等。LLM不仅能够理解和生成人类语言,还能够深入理解文本含义,从而为人类提供更加智能化和个性化的服务。随着技术的不...
大语言模型(Large Language Model,LLM),即规模巨大(参数量巨大)的语言模型,LLM不是一个具体的模型,而是泛指参数量巨大的语言模型。如下图所示,不同的LLM具不同的架构,例如Encoder-only、Encoder-Decoder和Decoder-only等。 这种分类方式又和语言模型中一极其重要的模型有关——Transformer。
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LLM, Large Language Model)的应用愈发广泛,成为各行各业的新宠。然而,最近一篇来自苹果公司的研究论文却引发了激烈的讨论,论文中提出了一个引人深思的问题:当前大多数大语言模型的“推理能力”是否只是复杂的模式匹配而非真正的推理?这项研究揭示的观点如同一阵狂风,扫荡了...
在加上非线性部分后,这个公式就可以按照一个复杂的曲线(而非直线)将对应的x映射为y。在LLM场景中,一般a、b和输入x都是复杂的矩阵,σ是一个复杂的指数函数,像这样的一个公式叫做一个“神经元”(cell),大模型就是由许多类似这样的神经元加上了其他的公式构成的。
Transformer取代者登场！微软、清华推出RetNet：成本低、性能强 机器之心报道 编辑：蛋酱、张倩、陈萍 LLM 的成功，某种程度上要归功于 Transformer 架构在自然语言处理任务上的突破。该架构最初是为了克服循环模型的 sequential training 问题而提出的。这些年来，Transformer 已经成为 LLM 普遍采用的架构。然而，...
预填充阶段(Prefilling):在 LLM 推理过程中,预填充阶段是指模型在收到输入序列后,生成第一个输出词元之前的计算过程。 解码阶段(Decoding):解码阶段是指在预填充阶段生成第一个词元后,模型通过迭代生成后续词元的过程,直到生成结束标志或达到最大序列长度。
本文分享自华为云社区《LLM 大模型学习必知必会系列(四):LLM训练理论篇以及Transformer结构模型详解》,作者:汀丶。 1.模型/训练/推理知识介绍 深度学习领域所谓的“模型”,是一个复杂的数学公式构成的计算步骤。为了便于理解,我们以一元一次方程为例子解释: ...
这个根据x求出y的过程就是模型的推理过程。在LLM中，x一般是一个句子，如“帮我计算23+20的结果”，...