企业网站开发模板,WordPress hitokoto,哪个网站可以接cad图纸做,邢台网红排行榜大语言模型的定义 大语言模型#xff08;英文#xff1a;Large Language Model#xff0c;缩写LLM#xff09;#xff0c;也称大型语言模型#xff0c;是一种人工智能模型#xff0c;旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练#xff0c;可以执行广泛的…大语言模型的定义 大语言模型英文Large Language Model缩写LLM也称大型语言模型是一种人工智能模型旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练可以执行广泛的任务包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大包含数十亿的参数帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构如转化器这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。 这个大语言模型到底有多大 拿 GPT 来说 GPT 其实出现了好几代GPT 3 它有 45 个TB的训练数据那么整个维基百科里面的数据只相当于他训练数据的 0. 6%。我们在这个训练的时候把这个东西称作语料就语言材料这个语料的量是可以说是集中到我们人类所有语言文明的精华在里面这是一个非常非常庞大的一个数据库。 从量变到质变 经过这样的一个量的学习之后它产生的一些就是做 AI 的这些计算机学家们他们没有想到会有这种变化无法合理解释这一现象的产生即——当数据量超过某个临界点时模型实现了显著的性能提升并出现了小模型中不存在的能力比如上下文学习in-context learning。 这也就催生了两个事件 各大AI巨头提高训练参数量以期达到更好的效果由于质变原因的无法解释带来的AI安全性考量 大语言模型涌现的能力 上下文学习。GPT-3 正式引入了上下文学习能力假设语言模型已经提供了自然语言指令和多个任务描述它可以通过完成输入文本的词序列来生成测试实例的预期输出而无需额外的训练或梯度更新。指令遵循。通过对自然语言描述即指令格式化的多任务数据集的混合进行微调LLM 在微小的任务上表现良好这些任务也以指令的形式所描述。这种能力下指令调优使 LLM 能够在不使用显式样本的情况下通过理解任务指令来执行新任务这可以大大提高泛化能力。循序渐进的推理。对于小语言模型通常很难解决涉及多个推理步骤的复杂任务例如数学学科单词问题。同时通过思维链推理策略LLM 可以通过利用涉及中间推理步骤的 prompt 机制来解决此类任务得出最终答案。据推测这种能力可能是通过代码训练获得的。 语言模型历史 2017谷歌推出 transformer 模型2018 年的时候谷歌提出了 Bert 的模型然后到 GPT 2从 340 兆到 10 亿 、15 亿然后到 83 亿然后到 170 亿然后到 GPT3 1750 亿的参数。 最早的是 2017 年出来的就是我们所了解的那个GPT GPT 名字里面有一个叫做transformer就是这个 transformer 模型。它是 2017 年出现的其实也很早所以计算机领域来说 2017 年可以归结于上一个时代的产品。然后 2018 年第一代 GPT 出来当时还不行相对来说比较差性能也不行然后像一个玩具一样。然后 2018 年谷歌又推出了一个新的模型叫BERT但是这些模型都是基于之前谷歌推出的这个 transformer 模型进行发展的。然后到了 2019 年 Open AI 除了 GPT2 也没有什么特别就是它没有办法来产生一个语言逻辑流畅通顺的一段名词你一看就知道这是机器写的。 但是到了 2020 年的5月 GPT3 出来之后其实就有了非常大的变化 GPT3 的性能比 GPT2 好很多它的数参数的数量级大概是 GPT2 10 倍以上。 大语言模型的训练方式 训练语言模型需要向其提供大量的文本数据模型利用这些数据来学习人类语言的结构、语法和语义。这个过程通常是通过无监督学习完成的使用一种叫做自我监督学习的技术。在自我监督学习中模型通过预测序列中的下一个词或标记为输入的数据生成自己的标签并给出之前的词。 训练过程包括两个主要步骤预训练pre-training和微调fine-tuning 在预训练阶段模型从一个巨大的、多样化的数据集中学习通常包含来自不同来源的数十亿词汇如网站、书籍和文章。这个阶段允许模型学习一般的语言模式和表征。在微调阶段模型在与目标任务或领域相关的更具体、更小的数据集上进一步训练。这有助于模型微调其理解并适应任务的特殊要求。 常见的大语言模型 GPT-3OpenAI Generative Pre-trained Transformer 3GPT-3是最著名的LLM之一拥有1750亿个参数。该模型在文本生成、翻译和其他任务中表现出显著的性能在全球范围内引起了热烈的反响目前OpenAI已经迭代到了GPT-4版本 BERT谷歌Bidirectional Encoder Representations from TransformersBERT是另一个流行的LLM对NLP研究产生了重大影响。该模型使用双向方法从一个词的左右两边捕捉上下文使得各种任务的性能提高如情感分析和命名实体识别。 T5谷歌 文本到文本转换器T5是一个LLM该模型将所有的NLP任务限定为文本到文本问题简化了模型适应不同任务的过程。T5在总结、翻译和问题回答等任务中表现出强大的性能。 ERNIE 3.0 文心大模型百度百度推出的大语言模型ERNIE 3.0首次在百亿级和千亿级预训练模型中引入大规模知识图谱提出了海量无监督文本与大规模知识图谱的平行预训练方法。