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
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
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
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
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。
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。
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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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
LLaMA：Open and Efficient Foundation Languate Models github：https://arxiv.org/pdf/2302.13971v1.pdf 论文
原创
精选
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
前言医疗知识的整合与人工智能一直是研究界的焦点，每一点进步都可能带来更好的患者体验和更高的治愈率。尽管医疗大型语言模型(LLM)前景广阔，但现有工作主要集中在中文和英文上，对于其他语言的多语言适配还有待进一步探索。为了将最先进的LLM的好处普及到更广泛的用户群体，研究团队开发了Apollo系列多语言医疗LLM。这一举措类似于历史上将变革性技术如电力和疫苗普及到更广泛群体的努力，将LLM视为现代版的
例如，LLMs可以生成合理的解释来支持最终评分（Xu et al., 2023），而利用人类反馈的强化学习（RLHF）可以使LLMs的的普遍元评估基准。
使用 OpenAI API 实现函数调用以增强 LLM 能力的步骤指南。译自Getting Started With Function Calling in LLMs，作者 Oladimeji Sowole。函数调用是大型语言模型 (LLM)（如 GPT-4）中的一项强大功能，它允许这些模型与外部工具和 API 无缝交互。此功能使 LLM 能够将自然语言转换为可操作的 API 调用，从而使它们在现
语言模型 语言模型可以对一段文本的概率进行估计，对信息检索，机器翻译，语音识别等任务有着重要的作用。语言模型分为统计语言模型和神经网络语言模型。下面一次介绍着两类语言模型。 统计语言模型 要判断一段文字是不是一句自然语言，可以通过确定这段文字的概率分布来表示其存在的可能性。 语言模型中的词是有顺序的，给定m个词看这句话是不是一句合理的自然语言，关键是看这些词的排列顺序是不是正确的。所以统计语
导读：总是看到有人说，动态一时爽，重构火葬场。然而这世界上有的是著名的开源项目， 也有像 Github、Instagram 这样流量巨大的知名网站是基于动态语言开发的，经过了这么多年重构，也未听说哪个作者进了火葬场的，不明白这些人是真的不知道还是装作看不见呢？不过他们说动态语言大到一定程度就无法维护，虽然这话也同样不值一驳，不过也提醒了我，我也很好奇用动态语言开发的项目规模能大到什么程度。从我知道
