在上一篇《Generative AI 新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（Text Generation）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，以及 GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题：大型语言模型（Large Language Models，或简写为 LLMs）。大型语言模型指的是具有数十亿参数（B+）
目录目录1. 统计语言模型2. n-gram 模型2.1 n-gram语言模型的稀疏性问题2.2 n-gram 语言模型的存储问题3. 基于窗口的神经语言模型4. 语言模型的评估指标:困惑度语言模型是预测接下来出现什么词的任务。理论上说，您还可以将语言模型视为为一段文本分配概率的系统。 语言模型的预测任务
实践上说，您每天都在使用语言模型。当你在网页搜索上输入的文字时，当你输入
如何使用大型语言模型大型语言模型的工作原理大型语言模型是将文本映射到文本的函数。给定一个输入文本字符串，大型语言模型会预测接下来应该出现的文本。大型语言模型的神奇之处在于，通过训练以最大限度地减少对大量文本的预测误差，模型最终学习到对这些预测有用的概念。例如，他们学习：怎么拼语法是如何运作的如何释义如何回答问题如何进行对话如何用多种语言写作如何编码等等。这些能力都没有明确编入程序——它们都是训练的
很难说自然语言处理（NLP）的旅程是什么时候开始的。根据维基百科的文章《自然语言处理的历史》[1]，它可能始于 17 世纪，
odel，LLM；Large Language Models，
01 对大型语言模型（LLM）的主客观评估在评估大型语言模型时，我们可以进行客观评估和主观评估。主观评
20+篇里程碑式论文，带你从「Transformer的前世」速通到ChatGPT,从头复习大型语言模型发展历程，看这些论文就够了短短五
对为 ChatGPT 提供支持的机器学习模型的温和介绍将从引入大型语言模型开始，深入探讨使 GPT-3 能够被训练的革命性自我注意机制，然后深入到从人类反馈中强化学习，这是使 ChatGPT 与众不同的新技术。大型语言模型ChatGPT 是一类机器学习自然语言处理模型的外推，称为大语言模型 （LLM）。LLM消化大量的文本数据并推断文本中单词之间的关系。这些模型在过去几年中不断发展，因为我们看到了
Copilot 是 GitHub 与 人工智能公司 联合推出的一个代码生成插件，基于人工智能技术实现代码编辑的自动化。为了更好地理解 Copilot，我们需要了解一些它所基于的技术和算法。首先，Copilot 基于语言模型技术。简单来说，语言模型就是根据以前的知识和经验来学习和预测语言的模型。为了训练 Copilot 的语言模型，GitHub 和 人工智能公司 选择了大量的公开代码，包括开源的 G
引言词向量模型应该是任何一个NLP工程师都应该掌握的基础。还记得17年刚在实验室实习开始接触时，大家都一直在用word2vec。到了18年在公司实习时，实验大多基于glove模型。到了现在Bert大热，各种基于Bert的词向量模型层出不穷，在各个任务各显神威。最近由系统的学习了下词向量模型，发现其实每个词向量背后都蕴藏着很直观的思想或者很优美的数学推理，我相信对我们现在一些任务都会有启发。在这里记
众多开源的LLMs已经出现，包括GPT系列（GPT-1 [1]，GPT-2 [2]，和GPT-3 [3]），OPT [4]，LLaMA系列（LLaMA [5]，LLa的机会。
编者按：近期几乎每隔一段时间，就有新的大语言模型发布，但是当下仍然没有一个通用的标准来评估这些大型语言模型的质量，我们急需一个可靠的、综合的LLM评估框架。本文说明了为什么我们需要一个全面的大模型评估框架，并介绍了市面上这些现有的评估框架，同时指出这些框架存在的问题，最后说明如何评估大型语言模型（LLM），评估时应该考虑哪些因素。以下是译文，Enjoy!作者 | Gyan Prakash
原创
2023-06-19 10:05:38
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3评论
本期我们来聊聊目前主流的开源大型语言模型。这些模型就像是AI界的超级英雄，各具特色，为我们的研究和开发提供了强大的力量。
我们介绍了合并模型几种算法的工作原理。并且使用mergekit来对三个LLM进行了简单的合并实验，我相信在不久的将来，我们
大型语言模型在ChatGPT以后经历了快速的发展。这些发展包括模型规模的增加、领域专精化、语义理解和推理能力的提升、训练效率和
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语言模型 n元语法 数据稀疏:是因为很多数据算出来都是0语言模型数据集读取数据集with open('/home/kesci/input/jaychou_lyrics4703/jaychou_lyrics.txt') as f:
corpus_chars = f.read()##返回整个文件
print(len(corpus_chars))
pr
1. 语言模型2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析3. ELMo算法原理解析4. OpenAI GPT算法原理解析5. BERT算法原理解析6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质1. 前言在机器学习领域，语言识别和图像识别都不太需要预处理就能喂给计算机，语音识别的输入数据可以是音频频谱序列向量所
LLaMA：Open and Efficient Foundation Languate Models github：https://arxiv.org/pdf/2302.13971v1.pdf 论文
原创
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2023-07-04 19:42:42
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今天我将与大家分享一篇精彩的论文。这项调查提供了LLM文献的最新综述，这对研究人员和工程师来说都是一个有用的资源。为什么选择LLM？当参数尺度超过一定水平时，这些扩展的语言模型不仅实现了显著的性能改进，而且还表现出一些小规模语言模型（如BERT）所不具备的特殊能力（如上下文学习）。为了区分参数尺度的差异，研究界为显著大小的PLM（例如，包含数百亿或数千亿个参数）创造了“大型语言模型”（LLM）一词
