语言模型中“嵌入”（embedding）概念的介绍
嵌入（embedding）是一种尝试通过数的数组来表示某些东西“本质”的方法，其特性是“相近的事物”由相近的数表示。 1.嵌入的作用 嵌入（Embedding）是一种将高维、离散或符号形式的数据转换为低维连续向量表示的方法。这些连续的数值数组能够捕捉原始数据中难以直接度量和计算的内在特征和关系。在自然语言处理（NLP）领域，嵌入通常用来表示单词、短语或整个文档，通过这种方式，模...
大语言模型LLM的文生图、文生视频和文生语音技术简介
大语言模型LLM的文生图、文生视频和文生语音技术简介 文章目录 大语言模型LLM的文生图、文生视频和文生语音技术简介大语言模型文生图、文生视频、文生语音工作原理文生图文生视频文生语音技术路线 大语言模型 LLM，即Large Language Model，是一种基于深度学习的语言模型，用于生成和理解自然语言。LLM的原理是通过大规模的数据集进行训练，通过学习数据中的语言模式和规律，来生成符合语法和语义的...
大白话理解大型语言模型（LLM）：预训练和微调
引言： 在人工智能的世界里，大型语言模型（LLM）已成为一种强大的工具，它们不仅能理解和生成自然语言，还能在各种复杂任务中表现出色。本文将深入探讨这些模型的两个关键阶段：预训练和微调，以及它们在实际应用中的重要性。 1. 预训练阶段：建立基础 目的与过程：预训练是大型语言模型学习的起点，其目的是让模型掌握语言的基本统计规律和通用知识。这一阶段通常在大量无标签数据上进行，如网页文本、书籍、新闻等。学习内容：...
大白话理解大语言模型预训练和微调
性训练数据的情况下，通过少量的提示（Few-Shot Learning）或者没有提示（Zero-Shot Learning）来生成合理的文本。 三、自回归与生成式：双剑合璧 自回归和生成式模型在预训练语言模型中并不冲突，而是相辅相成。在GPT这样的模型中，自回归模型首先确定下一个词的概率分布，然后生成式模型再基于这个分布生成下一个词。 四、双向自回归的进步 除了自回归，还有一种双向自回归模型，如BERT和...
【大语言模型】大型语言模型的数据收集和预处理
前言 LLM（大型语言模型）是先进的人工智能模型，使用大量文本数据进行广泛的训练。 通过这种培训，他们学习语言结构和模式，并能够执行各种与语言相关的任务，例如摘要、翻译、情感分析等。 由于LLM具有执行以前机器难以完成的自然语言任务的卓越能力，近年来LLM受到了广泛关注。然而，开发和维护这些模型的成本可能很高，需要大量的计算资源和数据进行训练。 ...
使用 LoRA 在 viggo 数据集上微调 Microsoft phi-2 小语言模型
一、说明 Microsoft 的基于 Transformer 的小语言模型。它可以根据 MIT 许可在HuggingFace上使用。 它在 96 个 A100 GPU 上使用 1.4T 令牌进行了 14 天的训练。Phi-2 是一个 27 亿个参数的预训练 Transformer，不使用 RLHF 或指示微调。它进行下一个标记预测，并可用于问答、聊天格式和代码生成中的文本...
【文本到上下文 #10】探索地平线：GPT 和 NLP 中大型语言模型的未来
一、说明 欢迎阅读我们【文本到上下文 #10】：此为最后一章。以我们之前对 BERT 和迁移学习的讨论为基础，将重点转移到更广阔的视角，包括语言模型的演变和未来，特别是生成式预训练转换器 （GPT） 及其在 NLP 中的重要作用。 在最后一章中，我们将探讨： 语言模型概述：了解它们在NLP中的作用和演变。GPT 模型：深入研究 GPT 谱系及其影响。大型语言模型 （LLM）：揭示潜力和挑战。...
大模型语言模型：从理论到实践
大模型语言模型：从理论到实践 一、资源获取链接二、概念整理定义发展历程 大模型的基本构成 一、资源获取链接 《大规模语言模型：从理论到实践》、复旦大学课件 链接/提取码：x7y6 二、概念整理 定义 大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。...
主流大语言模型集体曝出训练数据泄露漏洞
内容概要： 安全研究人员发现，黑客可利用新的数据提取攻击方法从当今主流的大语言模型（包括开源和封闭，对齐和未对齐模型）中大规模提取训练数据。当前绝大多数大语言模型的记忆（训练数据）可被恢复，无论该模型是否进行了所谓的“对齐”。黑客可以通过查询模型来有效提取训练数据，甚至无需事先了解训练数据集。 安全研究者展示了如何从Pythia或GPT-Neo等开源语言模型、LLaMA或Falcon等主流半开放模型以及...
大型语言模型：RoBERTa — 一种稳健优化的 BERT 方法
一、介绍 BERT模型的出现BERT模型带来了NLP的重大进展。 BERT 的架构源自 Transformer，它在各种下游任务上取得了最先进的结果：语言建模、下一句预测、问答、NER标记等。 尽管 BERT 性能出色，研究人员仍在继续尝试其配置，希望获得更好的指标。幸运的是，他们成功了，并提出了一种名为 RoBERTa 的新模型 - 鲁棒优化的 BERT 方法。 ...