1.比较 LLaMA、ChatGLM、Falcon 等大语言模型的细节:tokenizer、位置编码、Layer Normalization、激活函数等。 2. 大语言模型的分布式训练技术:数据并行、张量模型并行、流水线并行、3D 并行、零冗余优化器 ZeRO、CPU 卸载技术 ZeRo-offload、混合精度训练、激活重计算技术、Flash Attention、Paged Attention。 3. 大语言...
如何让大语言模型理解图像,建立多模态大语言模型,LLaVA模型原理解析 #人工智能 #研究生日常 #llama2 - dhhx于20240327发布在抖音,已经收获了1.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
理解文字的原理:大语言模型主要基于Transformer架构,利用自注意力机制来处理输入文本中各个单词之间的关系,从而理解复杂的语言结构和语义信息.在训练时,模型会学习大量文本数据中的模式和规律,通过预测下一个单词或字符来逐渐掌握语言的规则,进而能够生成连贯、有逻辑的文本。理解视频的原理:对于视频理解,同样需借助特定技术...
一、大语言模型(Large Language Models)底层原理 大语言模型是自然语言处理(NLP)领域的关键进展,它们通过处理和生成自然语言文本展现出卓越的能力。以下是其底层原理的详细解析: Transformer架构:当前,Transformer架构是大多数先进语言模型的基础。它通过自注意力机制(Self-Attention)捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系,...
本文将用60行代码实现一个GPT,它可以加载OpenAI预训练的GPT-2模型权重来成文本。 注:本文仅实现了GPT模型的推理(无batch,不能训练)一、GPT简介GPT(Generative Pre-trained Transformer)基于Transformer解码器自回归地预测下一个Token,从而进行了语言模型的建模。
AnyGPT的核心在于使用离散表示法,可以在不改变现有大规模语言模型的框架和训练方法的情况下毫不费力地纳入新的模态。AnyGPT 的核心在于使用离散表示法,可以在不改变现有大规模语言模型的框架和学习方法的情况下毫不费力地纳入新的模式。这就赋予了模型学习新语言的灵活性。
[南开大学22级][信息检索系统原理][论文阅读]LDRE: 基于大语言模型的零样本合成图像检索的发散推理与集成, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 a20031030, 作者简介 ,相关视频:
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