大语言模型的基本原理是通过学习大规模的文本语料库中的统计规律,建立一个能够预测下一个词出现的概率分布模型。在训练过程中,模型会根据之前看到的词序列来预测下一个词,通过最大化预测准确度来学习参数。一旦模型训练完成,就可以使用它来生成新的文本,只需提供一个初始的词或词序列,模型就能根据已学到的规律生成...
不过呢,大语言模型也不是完美无缺的。有时候,它可能会犯一些小错误,就像我们人类也会偶尔说错话或者记错事情一样。比如说,它可能会对一些比较生僻或者模糊的问题给出不太准确的答案。但是别担心,随着它不断地学习和改进,它会变得越来越聪明的! 总的来说,大语言模型就像是一个超级智能的小伙伴,它通过大量的学习...
大语言模型的预训练是指搭建一个大的神经网络模型并喂入海量的数据以某种方法去训练语言模型。大语言模型预训练的主要特点是训练语言模型所用的数据量够多、模型够大。 1.2 LLM预训练需求 预训练技术被广泛应用于各种机器学习任务,主要是为了解决以下问题: 数据稀缺性:在许多任务中,标记数据是很昂贵的,并且难以获取。
我们将深入探讨自注意力机制的核心原理、计算过程和多头自注意力的实现,帮助您理解其背后的智能逻辑。您将理解三种 Transformer 模型:纯编码器模型、纯解码器模型及编码器-解码器结合模型之间的区别和其应用场景。 关键词:Transformer(变换器)、注意力机制、大语言模型、纯编码器模型、纯解码器模型、编码器-解码器结合...
AI技术干货|大语言变换器模型的架构及其工作原理介绍(中篇) 5.编码器-解码器结合模型 编码器-解码器模型,也被称为序列到序列(Seq2Seq)模型,是一种利用Transformer架构中的编码器和解码器部分来处理自然语言处理(NLP)任务的模型。这种模型结构具有广泛的应用性,特别是在需要根据给定输入生成新句子的任务中,例如机器翻...
大型语言模型如ChatGPT,有可能作为无偏见的裁判来衡量两个不同的人工智能助手产生的回复质量,也就是使用chatgpt进行打分。 在具体实现上,将缓存池XB中的每条指令xBi通过教师T和学生S反馈,分别产生输出T(xBi)和S(xBi)。然后要求裁判员R量化教师的响应T(xBi)和学生的响应S(xBi)之间的质量差异,di用来表示这两...
一本书读懂大语言模型的前世今生,chatGPT就是大语言模型,Sora也是,《大语言模型:基础与前沿》 由知名高科技公司首席科学家熊涛撰写,陈文光、漆远、叶杰亚、赵闻飙等业内大咖联盟推荐,旨在帮助读者全面了解LLM的原理与应用,并把握其未 - 谈核不色变于20240419发布在
《大语言模型：原理与工程实践》用10 章对大语言模型进行全面且深入的介绍。首先对大语言模型的基本概念进行介绍。其次，从大语言模型的基础技术、预训练数据构建、预训练技术等方面展开讨论，帮助读者深入了解大语言模型的构建和训练过程。然后，详细介绍有监督微调和强化对齐等技术，以及如何评估大语言模型的性能。外，...