ChatGPT 之改变世界的革命性的语言模型
简介:ChatGPT 是一种最先进的语言模型,改变了人类与技术互动的方式。在本书中,我们探讨了 ChatGPT 从一个小型项目发展到如今成为全球现象的历史。 通过与 ChatGPT 的创造者和开发者以及受到该技术影响的人们的访谈,我们深入了解了这种语言模型如何革新各个领域。我们了解到 ChatGPT 如何提高了自然语言处理的准确性,使得机器能够以前所未有的水平理解人类语言。 我们探讨了 ChatGPT ...
微软&卡内基梅隆大学:无外部干预,GPT4等大语言模型难以自主探索
强化学习中的探索能力探究 在强化学习和决策制定的核心能力中,探索(exploration)扮演着至关重要的角色。探索能力指的是智能体为了评估不同选择并减少不确定性而有意识地收集信息的能力。近年来,大型语言模型(Large Language Models,简称LLMs)在多种任务中展现出了令人瞩目的性能,特别是在无需训练干预的情况下,通过上下文学习(in-context learning)来解决问题。然而,...
大语言模型LLM《提示词工程指南》学习笔记02
文章目录 大语言模型LLM《提示词工程指南》学习笔记02设计提示时需要记住的一些技巧零样本提示少样本提示链式思考(CoT)提示自我一致性生成知识提示 大语言模型LLM《提示词工程指南》学习笔记02 设计提示时需要记住的一些技巧 指令 您可以使用命令来指示模型执行各种简单任务,例如“写入”、“分类”、“总结”、“翻译”、“排序”等,从而为各种简单任务设计有效的提示。 具体性 对您希望模型执行的指令和任务非...
阿里云PAI + pytorch大语言模型开发环境简介
文章目录 阿里云PAI + pytorch大语言模型开发环境简介PAI-DSW 快速入门1. 安装和配置2. 模型训练2.1 数据集准备2.2 模型训练脚本准备2.3 提交训练作业 3. 部署模型为推理服务4. 调用推理服务 阿里云PAI + pytorch大语言模型开发环境简介 PAI-DSW 快速入门 阿里云机器学习PAI(Platform of Artificial Intelligence) 是...
优化大型语言模型表现的策略与方法
在人工智能的世界里,大型语言模型如同 GPT-4 这样的存在,已经成为了一个璀璨的明星。这些模型的强大之处在于它们能够处理各种语言任务,比如写作、翻译和提问等。但是,想要让这些模型发挥出最大的作用,我们需要掌握一些技巧来提升它们的表现。本文将介绍一些实用的策略。 一、明确你的需求 在与语言模型的互动过程中,我们需要详细地阐述任务和要求。由于这些模型不具备读心能力,因此我们需要提供充足的信息,以便模型能够理...
大语言模型中的强化学习与迁移学习技术
文章目录 大语言模型中的强化学习与迁移学习技术 大语言模型常用的训练方法主要包括以下几种 强化学习在大语言模型中的作用与意义 迁移学习在大语言模型中的作用与意义 异同 强化学习在大语言模型中的具体技术: 迁移学习在大语言模型中的具体技术: Agent与Agent框架 基于大语言模型预训练模型进行小模型训练时,agent、finetuning、RLHF发挥的作用 强化学习(RL)示例代码(基于DQN算法)...
pytorch与大语言模型直接偏好优化DPO方法
文章目录 pytorch与大语言模型直接偏好优化DPO方法 智谱ChatGLM官方发的一则通告 应用方案 SFT(指令微调, Instruction Fine-Tuning) DPO(直接偏好优化, Direct Preference Optimization) DPO步骤 DPO 可以分为两个主要阶段 首选项数据 使用Transformers实施 DPO:分步指南 训练 SFT 模型 利用 DPOTr...
李宏毅【生成式AI导论 2024】第6讲 大型语言模型修炼_第一阶段_ 自我学习累积实力
机器怎么学会做文字接龙 详见:https://blog.csdn.net/qq_26557761/article/details/136986922?spm=1001.2014.3001.5501 在语言模型的修炼中,我们需要训练资料来找出数十亿个未知参数,这个过程叫做训练或学习。找到参数后,我们可以使用函数来进行文字接龙,拿这组参数来使用叫做测试或者是叫做推论。 语言模型学习的三个阶段虽然训练资料不同,...
大语言模型微调相关的finetuning、CE Loss、RLHF如何配合工作
文章目录 大语言模型微调相关的finetuning、CE Loss、RLHF如何配合工作概念定义虽然有点啰嗦,但是值得反复强化概念 RAG、Agent、Finetuning之间的关系RAG、Agent、Finetuning各自的技术方法步骤流程示例代码 pytorch + 抱抱脸Hugging Face基于预训练模型做微调基于预训练的模型做FineTune查看模型结构并理解FineTune预训练第一步:...
【译】Based:简单线性注意力语言模型平衡召回-吞吐量权衡
快的速度提升! 本博文概述了我们对次二次架构中召回的分析,这导致了 Based 设计,以及我们如何让 Based 快速生成! 激励分析:召回-记忆权衡。 驱动我们探索的主要问题是:我们是否可以大幅提高语言模型的现实世界速度和内存消耗,而不影响召回和上下文学习能力? 要开始回答这个问题,我们首先必须考虑什么会减慢架构的速度。高效的架构(例如 Mamba)在推理时比 Transformer 快得多(例如吞吐量...