大模型的“大”的概念通常是指具有千亿参数以上的深度学习模型,而小模型和中等模型的参数量分别为几十亿和几亿。大模型的性能较好,但仍然是概率预测模型,存在一定的局限性。 大模型的优点包括强大的语言泛化理解能力、上下文理解能力、纠错和调整能力、短时记忆和推理能力,甚至推...
接着,在正文部分,我们将详细探讨语言大模型的概念、发展历程以及在自然语言处理领域的应用。最后,在结论部分,我们将总结语言大模型的优势与局限,并展望其未来发展趋势。整个文章结构清晰,旨在为读者提供全面的了解和综述。 1.3目的: 本文的目的是探讨语言大模型在自然语言处理领域的应用及其影响。通过对语言大模型的概念...
随着AI技术的不断发展和大模型技术应用场景的不断拓展,大模型技术的未来趋势也呈现出一些新的特点和发展方向。 模型规模与效率的平衡 由于大模型技术往往需要庞大的计算资源和存储空间,因此未来的发展趋势将集中于保持模型规模的同时提高效率,以满足实际应用的需求。目前,稀疏专家模型作为一种全新的模型架构方法,正在逐渐...
1956年夏,“人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)”这一概念被提出。距今已有近70年的发展历史。中国科学院将其划分为六个阶段:起步发展期(1956年—1960s),反思发展期(1960s-1970s),应用发展期(1970s-1980s), 低迷发展期(1980s-1990s),稳步发展期(1990s-2010),以及蓬勃发展期(2011-)。真正的大模型历史...
具体来说,我们根据方法的分类系统地组织了当前的研究,包括XoT构建、XoT结构变体和增强的XoT。此外,我们描述了XoT在前沿应用中的使用,涵盖了规划、工具使用和蒸馏。此外,我们讨论了挑战并探讨了一些未来的发展方向,包括忠实度、多模态和理论。我们希望这份综述能够成为寻求在思维链推理领域创新的研究者的宝贵资源。
多模态学习的发展,如CLIP模型,能够理解和生成跨模态内容。 大模型的本质 大模型是能够从海量数据中学习、利用这些数据进行推理,并使用这些推理来回答用户的问题或是执行特定的任务。大模型(如ChatGPT、LLM等)在人工智能领域中被广泛应用,其核心理念和工作原理可以总结为以下几个方面: ...
在这篇文章中,我们对大模型的概念、应用领域以及特点与优势进行了探讨。我们进一步介绍了价值观对齐的定义、重要性和必要性,以及实现价值观对齐的方法和挑战。 在综述现有研究和实践成果方面,我们回顾了学术界相关的研究综述,揭示了大模型价值观对齐的前沿动态。同时,我们还分析了一些公司的实践案例,探讨了它们如何通过...
本文目的:本文旨在全面综述模型量化的相关方法和技术,分析其在各个领域的应用和前景,并总结当前的研究进展和存在的问题,展望未来的发展方向和挑战。通过深入探讨模型量化的概念、背景和应用,希望能为读者对于这一领域有更清晰的了解,并激发更多的研究兴趣和创新思路。 1.2文章结构 文章结构: 本文将从以下几个方面对大...
哪怕是一个久居 NLP 这个小圈子的老鸟,伴随着大模型这爆炸般的发展速度,可能恍惚一下也会跟不上这追新打快日新月异的大模型到底是何门何派用的哪套武功。这个时候可能就需要请出一篇大模型综述来帮忙了!这篇由亚马逊、得克萨斯农工大学与莱斯大学的研究者推出的大模型综述《Harnessing the Power of LLMs in...
因此,我们首先全面调查了 LLM 中的自我演化过程,并建立了它们发展的一个概念框架。这种自我演化的特点是一个涉及经验获取、经验完善、更新和评估的迭代循环,如图 2 所示。在这个循环中,LLM 最初通过演变新任务和生成相应的解决方案来获得经验,然后完善这些经验以获得更好的监督信号。在上下文中或根据上下文更新模型后...