Transformer架构的出现，标志着AI大模型架构的一个重要转折点。Transformer摒弃了传统的递归结构，采用自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据，极大地提高了模型处理长序列的能力。这一架构不仅在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，也逐渐扩展到计算机视觉和其他领域。大模型时代的挑战与机遇 随着模型规模的不...
L2-神经网络基础(PyTorch) L3-Transformer和PLM(Huggingface Transformers)🔧 大模型关键技术 L4-提示调整和增量调整(OpenPrompt,OpenDelta) L5-高效训练和模型压缩(OpenBMB套件) L6-基于大模型的文本理解和生成 L7-大模型在生物医学领域的应用 L8-大模型与法律智能的结合 L9-大模型在大脑和认知科学中的...
📖《大语言模型:基础与前沿》这本书全面深入地讲解了大型语言模型的基础知识、核心算法、最新研究动态以及实际应用。从入门到高级,从理论到实践,书中涵盖了方法论和应用场景等全方位内容。📖📖书中首先概述了人工智能领域的最新进展和未来趋势;接着,深入讨论了语言模型的基础知识和架构、Transformer模型、预训练目标...
前者侧重于最大化原始查询或使用的大语言模型中现有信息的价值,而后者则从外部来源(如网络或知识库)引入补充数据,以填补空白、提供额外背景或拓宽内容范围。 2.1.1 内部扩展 近年来,研究人员开发了多种查询扩展技术,通过利用大语言模型来增强信息检索系统。早期的GenRead方法通过精心设计的指令提示LLMs生成基于初始查询...
大语言模型的研究融合了自然语言处理、机器学习、深度学习、分布式计算和并行计算等多个学科领域。本书围绕大语言模型构建的四个主要阶段进行详细介绍: 预训练 🧠 预训练是大语言模型的基础阶段,通过在大量文本数据上进行无监督学习,模型能够学习到语言的内在规律。
📖这本书深入浅出地介绍了大语言模型的基本概念、技术原理和发展历程。从最初的自然语言处理模型到最新的生成型语言模型,书中涵盖了这一领域的主要进展。🔍通过深入的理论讲解和实例分析,读者能够掌握大语言模型的核心技术及其应用场景。本书不仅介绍了大语言模型的基础知识,还探讨了当前的研究热点和未来的发展趋势...
🔍 书中深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用,内容全面、系统性强,涵盖了从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。📖 本书涵盖了以下主题: 人工智能领域的进展和趋势 语言模型的基本概念和架构 Transformer、预训练目标和解码策略 上下文学习和轻量级微调...
想要深入了解大语言模型的世界吗?这本书籍为你提供了一个全面的指南,从基础理论到前沿研究,无所不包。📚🔍 预训练阶段:书中详细阐述了如何利用海量数据集训练深度神经网络,并探讨了在此过程中可能遇到的主要挑战。💡 有监督学习:通过高质量数据集的微调,优化模型的性能,使其更贴近实际需求。🎯...
解锁LLM进化树:从基础到前沿,详解85亿参数大模型进化与Prompt技巧 引言 在人工智能的浩瀚星空中,大语言模型(LLM)无疑是近年来最耀眼的星辰之一。随着技术的不断突破,特别是GPT系列模型的横空出世,LLM已经从理论走向了实际应用,并在各个领域展现出惊人的潜力。今天,我们将通过这篇技术专栏,带你深入了解LLM的发展史,...
OCR技术深度解析:从基础到前沿 引言 随着数字化时代的到来,信息的获取和处理变得前所未有的重要。OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术作为连接纸质文档与数字世界的桥梁,正日益成为我们日常生活中不可或缺的一部分。本文将带您深入了解OCR技术的基础原理、工作流程、应用场景,并展望预训练OCR大模型的未来...