标签:大语言模型,机器学习,人工智能,自然语言处理 时间:2023-10-18T16:36:21
大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)技术。它能理解和生成人类语言,如英语、中文等。这种模型通常由数十亿甚至数千亿的参数组成,能够处理大量的文本数据,如书籍、文章、网页等。
大语言模型的工作原理主要基于一种被称为“Transformer”的深度学习架构。它通过学习大量文本数据,理解语言的语法、词义、语境等信息,然后根据给定的输入,预测最可能的下一个词或者生成一段文本。
首先,大语言模型会被训练在大量的文本数据上。在这个过程中,模型会学习到语言的各种模式和规则,包括词汇、语法、语境等。然后,在生成文本时,模型会根据已有的输入,预测最可能的下一个词,然后将这个词添加到输入中,如此反复,直到生成一段完整的文本。
大语言模型的应用领域非常广泛,包括但不限于:
下表是大语言模型与其他相关技术的对比:
总的来说,大语言模型是一种强大的机器学习技术,它能处理大量的文本数据,理解和生成人类语言,应用领域广泛。无论你是机器学习的初学者,还是已经有一定基础的学者,都应该了解和学习这种技术。
阿里巴巴开源第二代大语言模型Qwen2系列,最高参数规模700亿,评测结果位列开源模型第一,超过了Meta开源的Llama3-70B!
让大模型支持更长的上下文的方法哪个更好?训练支持更长上下文的模型还是基于检索增强?
大模型如何使用长上下文信息?斯坦福大学最新论文证明,你需要将重要的信息放在输入的开始或者结尾处!
文本理解与代码补全都很强!Salesforce开源支持8K上下文输入的大语言模型XGen-7B!
一张图总结大语言模型的技术分类、现状和开源情况
国产开源中文大语言模型再添重磅玩家:清华大学NLP实验室发布开源可商用大语言模型CPM-Bee
tokens危机到来该怎么办?新加坡国立大学最新研究:为什么当前的大语言模型的训练都只有1次epoch?多次epochs的大模型训练是否有必要?
Falcon-40B:截止目前最强大的开源大语言模型,超越MetaAI的LLaMA-65B的开源大语言模型
AI大模型领域的热门技术——Embedding入门介绍以及为什么Embedding在大语言模型中很重要
大语言模型训练之前,数据集的处理步骤包含哪些?以LLaMA模型的数据处理pipeline(CCNet)为例
7种交叉验证(Cross-validation)技术简介(附代码示例)
目前正在举办的机器学习相关的比赛
2021年适合初学者的10个最佳机器学习在线课程
最流行的用于预测的机器学习算法简介及其优缺点说明
隐马尔科夫模型及其在NLP中的应用指南
关于机器学习理论和实践的信息图
工业蒸汽量预测-特征工程
亚马逊最新发布Feature Store简介
Scikit-Learn最新更新简介
100天搞定机器学习(100-Days-Of-ML)(一)数据预处理
Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)与Dirichlet Process(狄利克雷过程)
回归模型中的交互项简介(Interactions in Regression)
贝塔分布(Beta Distribution)简介及其应用
矩母函数简介(Moment-generating function)
普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的详细推导过程
使用R语言进行K-means聚类并分析结果
深度学习技巧之Early Stopping(早停法)
H5文件简介和使用
手把手教你本地部署清华大学的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡本地部署
Wishart分布简介