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標(biāo)簽 > llm
在人工智能領(lǐng)域,LLM代表“大型語言模型”。在人工智能(AI)領(lǐng)域自然語言處理(NLP)是一個(gè)快速進(jìn)展的領(lǐng)域。NLP中最重要是大語言模型(LLM)。大語言模型(英文:Large Language Model,縮寫LLM),也稱大型語言模型,是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)的模型。
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? ? 在這篇文章中,我們將盡可能詳細(xì)地梳理一個(gè)完整的 LLM 訓(xùn)練流程。包括模型預(yù)訓(xùn)練(Pretrain)、Tokenizer 訓(xùn)練、指令微調(diào)(Ins...
2023-06-29 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)編碼模型 2810 0
一種完全由LLM + 啟發(fā)式搜索算法結(jié)合的TOT算法
今天分享一篇普林斯頓大學(xué)的一篇文章,Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large La...
基于Transformer的大型語言模型(LLM)的內(nèi)部機(jī)制
本文旨在更好地理解基于 Transformer 的大型語言模型(LLM)的內(nèi)部機(jī)制,以提高它們的可靠性和可解釋性。 隨著大型語言模型(LLM)在使用和部...
2023-06-25 標(biāo)簽:存儲(chǔ)語言模型Transformer 1886 0
突破邊界:高性能計(jì)算引領(lǐng)LLM駛向通用人工智能AGI的創(chuàng)新紀(jì)元
ChatGPT的成功帶動(dòng)整個(gè)AIGC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,尤其是LLM(大型語言模型,大語言模型)、NLP、高性能計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。LLM的發(fā)展將為全球和中國...
基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集(CORR2CAUSE)如何測試大語言模型(LLM)的純因果推理能力
? 因果推理是人類智力的標(biāo)志之一。因果關(guān)系NLP領(lǐng)域近年來引起了人們的極大興趣,但其主要依賴于從常識(shí)知識(shí)中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系。本研究提出了一個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集(CO...
2023-06-20 標(biāo)簽:編碼語言模型數(shù)據(jù)集 2361 0
Macaw-LLM:具有圖像、音頻、視頻和文本集成的多模態(tài)語言建模
盡管指令調(diào)整的大型語言模型 (LLM) 在各種 NLP 任務(wù)中表現(xiàn)出卓越的能力,但它們?cè)谖谋疽酝獾钠渌麛?shù)據(jù)模式上的有效性尚未得到充分研究。在這項(xiàng)工作中,...
LLM in Medical Domain: 一文速覽大語言模型在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用
由于在生成長文本的數(shù)據(jù)集上,F(xiàn)lan-PaLM和臨床醫(yī)生的結(jié)果顯示出一定gap。本文提出了使用Instruction Prompt Tuning對(duì)Fla...
2023-06-15 標(biāo)簽:語言模型數(shù)據(jù)集大模型 2196 0
大型語言模型(LLM)的自定義訓(xùn)練:包含代碼示例的詳細(xì)指南
近年來,像 GPT-4 這樣的大型語言模型 (LLM) 因其在自然語言理解和生成方面的驚人能力而受到廣泛關(guān)注。但是,要根據(jù)特定任務(wù)或領(lǐng)域定制LLM,定制...
2023-06-12 標(biāo)簽:GPUpython數(shù)據(jù)集 3398 0
Allen AI推出集成主流大語言模型的LLM-BLENDER框架
在推理階段,計(jì)算一個(gè)矩陣,該矩陣包含表示成對(duì)比較結(jié)果的logits。給定該矩陣,可以推斷給定輸入x的N個(gè)輸出的排序。隨后,可以使用來自PAIRRANKE...
在當(dāng)前低資源的語言基準(zhǔn)上(如FLORES-200)改進(jìn)機(jī)器翻譯性能。針對(duì)資源極低的語言,可以利用圣經(jīng)(世界上翻譯最多的文檔)等現(xiàn)有文本作為開發(fā)機(jī)器翻譯系...
? 最近幾年,GPT-3、PaLM和GPT-4等LLM刷爆了各種NLP任務(wù),特別是在zero-shot和few-shot方面表現(xiàn)出它們強(qiáng)大的性能。因此,...
2023-05-29 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 2884 0
大模型LLM領(lǐng)域,有哪些可以作為學(xué)術(shù)研究方向?
隨著全球大煉模型不斷積累的豐富經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),人們發(fā)現(xiàn)大模型呈現(xiàn)出很多與以往統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型、甚至預(yù)訓(xùn)練小模型不同的特性,耳熟能詳?shù)娜鏔ew/Zer...
2023-05-29 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語言處理nlp 1658 0
Temperature 是一個(gè)超參數(shù),可用于控制生成語言模型中生成文本的隨機(jī)性和創(chuàng)造性。它用于調(diào)整模型的softmax輸出層中預(yù)測詞的概率。溫度參數(shù)定義...
2023-05-24 標(biāo)簽:TemperatureLLM 1641 0
中國研究人員提出StructGPT,提高LLM對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的零樣本推理能力
盡管結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的體量往往非常巨大,但不可能容納輸入提示中的所有數(shù)據(jù)記錄(例如,ChatGPT 的最大上下文長度為 4096)。將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)線性化為 LL...
2023-05-24 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)管理自然語言處理知識(shí)圖譜 3540 0
鑒于價(jià)格和質(zhì)量的廣泛差異,從業(yè)者可能很難決定如何最好地使用所有可用的 LLM 工具。此外,如果服務(wù)中斷,則依賴單個(gè) API 提供者是不可靠的,這可能發(fā)生...
2023-05-23 標(biāo)簽:API數(shù)據(jù)集自然語言 1066 0
現(xiàn)在是2023年5月,截止目前,網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)開源了眾多的LLM,如何用較低的成本,判斷LLM的基礎(chǔ)性能,選到適合自己任務(wù)的LLM,成為一個(gè)關(guān)鍵。 本文會(huì)涉...
2023-05-22 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集GPT 2123 0
邱錫鵬團(tuán)隊(duì)提出具有內(nèi)生跨模態(tài)能力的SpeechGPT,為多模態(tài)LLM指明方向
大型語言模型(LLM)在各種自然語言處理任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的能力。與此同時(shí),多模態(tài)大型語言模型,如 GPT-4、PALM-E 和 LLaVA,已經(jīng)探索了 ...
LLM底座模型:LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT結(jié)構(gòu)對(duì)比
使用RMSNorm(即Root Mean square Layer Normalization)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,RMSNorm可以參考論文:Roo...
2023-05-19 標(biāo)簽:電源優(yōu)化器GPTBPEKF算法 4634 0
「顧大局,識(shí)大體」,Nullmax BEV障礙物檢測的超級(jí)視野
一方面,傳統(tǒng)算法普遍首先基于深度學(xué)習(xí)在圖像視角完成目標(biāo)檢測,然后通過復(fù)雜的后處理將其轉(zhuǎn)換至三維BEV視角。這不僅讓整個(gè)流程變得復(fù)雜,消耗更多算力,而且對(duì)...
2023-05-18 標(biāo)簽:算法目標(biāo)檢測深度學(xué)習(xí) 992 0
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