简介大型语言模型,如OpenAI的GPT-4或Google的PaLM,已经席卷了人工智能领域。然而,大多数公司目前没有能力训练这些模型,并且完全依赖于只有少数几家大型科技公司提供技术支持。在Replit,我们投入了大量资源来建立从头开始训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在本文中,我们将概述我们如何训练LLM(Large Language Models),从原始数据到部署到用户面向生产环境。我们
文章目录理解 n-gram介绍神经语言模型神经概率语言模型Word2VecCBOWSkip-gramfastText词表示模型的全局向量实现语言模型训练嵌入模型可视化嵌入向量概括在本节中,我们将讨论循环网络、自然语言和序列处理。我们将讨论自然语言处理中最先进的技术,例如序列和注意力模型,以及谷歌的 BERT。本章是几章中的第一章,我们将在自然语言处理( NLP ) 的背景下讨论
UML基础:? 统一建模语言简介 到了21世纪--准确地说是2003年,UML已经获得了业界的认同。在我所见过的专业人员的简历中,75%都声称具备UML的知识。然而,在同绝大多数求职人员面谈之后,可以明显地看出他们并不真正了解UML。通常地,他们将UML用作一个术语,或对UML一知半解。大家对UML缺乏理解的这种状况,促进我撰写这篇关于UML 1.4的快速入门文章。当阅读完本文时
简介:回顾20世纪晚期--准确地说是1997年,OMG组织(Object management Group对象管理组织)发布了统一建模语言(Unified Modeling Language,UML)。UML的目标之一就是为开发团队提供标准通用的设计语言开发和构建计算机应用。UML的目标之一就是为开发团队提供标准通用的设计语言来开发和构建计算机应用。UML提供了一套IT专业人员期待多年的统一的标准
1.UML是Object Management Group推出的用于简化复杂软件工程流程的工具,使用UML,用户可以定制并且可视化软件和非软件的设计。注意UML只是一种建模语言,它只定义了words和grammar,而并没有定义建模的过程或流程。2.上文中提到的静态模型和动态模型的分类也可以如下分类,一共十二种图:STRUCTURE DIAGRAMS:可以用来代表一个应用的结构Class diag
源 | 新智元大家好,这里是 NewBeeNLP。万万没想到,现在语言模型们也要像王者荣耀/LoL/Dota这些游戏里的玩家一样打排位赛了!据说,那些闭源模型们很快也会被拉出来溜溜。最近,来自LMSYS Org(UC伯克利主导)的研究人员又搞了个大新闻——语言模型版排位赛!顾名思义,「LLM排位赛」就是让一群语言模型随机进行battle,并根据它们的Elo得分进行排名。然
 目录1 摘要 2 基础prompt方法1.1 Zero-shot1.2 Few-shot3 Instruct Prompt4 一些高级的Prompt 用法4.1 Self-Consistent Sampling温度(Temperature)Top_K4.2 Chain of Thought4.3 Tree of Thought5 自动prompt 设计6
A Survey of Large Language Models前言6 UTILIZATION6.1 In-Context Learning6.1.1 提示公式6.1.2 演示设计6.1.3 底层机制6.2 Chain-of-Thought Prompting6.2.1 CoT的上下文学习6.2.2 关于CoT的进一步讨论6.3 Planning for Complex Task Solvin
模型算法面试题在指令微调中,如何设置、选择和优化不同的超参数,以及其对模型效果的影响?在指令微调中,如何选择最佳的指令策略,以及其对模型效果的影响?llama, glm,bloom等现有模型的数据处理,训练细节,以及不足之处模型架构的优化点,包括但不限于attention, norm, embedding解决显存不够的方法有哪些?请解释P-tuning 的工作原理,并说明它与传统的 fine-
原创 2024-08-01 17:05:18
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文章作者:途索 阿里巴巴 算法专家导读:什么样的模型是好的模型?相信这是每一个数据分析师和大数据AI算法工程师都曾经默默思考过的问题。为了更全面地思考这个问题,我们不妨从以下三方面进行讨论。如何理解“模型”?如何理解“好”?有万能的模型么?01如何理解“模型”?“模型”的英文model,究其拉丁词源,是从modus这个词演化而来。而modus这个词在拉丁文中的含义基本可以用“测量”“标准
摘要在最近取得广泛关注的大规模语言模型(LLM)应用强化学习(RL)进行与人类行为的对齐,进而可以充分理解和回答人的指令,这一结果展现了强化学习在大规模NLP的丰富应用前景。本文介绍了LLM中应用到的RL技术及其发展路径,希望给读者们一些将RL更好地应用于大规模通用NLP系统的提示与启发。大规模语言模型向RL的发展语言模型(LM)是一种编码和理解自然语言的NLP模型。早期的Word2Vec等研究工
一、如何评价语言模型的好坏  标准:比起语法不通的、不太可能出现的句子,是否为“真实”或"比较可能出现的”句子分配更高的概率  过程:先在训练数据集上训练模型的参数,然后在测试数据集上测试模型的效果。  要求:测试数据集与训练数据集完全不同  评价指标:用以评价模型的测试数据集上的效果二、N-gram 模型的外部评测1. 比较两个模型最好的评价方法:将两个模型A和B应用于同一个任务:拼写检查、语音
文章目录Language Model(LM) 简介Chain Rulesparsity 稀疏性问题马尔可夫假设Language Model: Unigram, Bigram, N-gram举例:Unigram, Bigram 模型的训练过程和使用UnigramBigram语言模型的评估-----Perplexity平滑函数Add-one Smoothing (也就是 拉普拉斯平滑)Add-K S
文章目录一、简介二、注意力机制2.1 NLP中的注意力2.2 自注意力2.2.1 点积(Dot-Product)2.2.2 具体计算过程:2.3 多头注意力三、位置编码(Positional Encoding)四、残差和前馈(Feed Forward)4.1 为什么残差[3]4.2 前馈五、训练-模型的参数在哪里六、参考文献 一、简介基于假设:一个词在句子中的意思,与上下文(语境)有关。与哪些词
文本自然语言处理的一个最最最基本的一个问题:如何用数学符号或公式表示一段文本?如何计算一段文本在某种语言下出现的概率?语言模型(用概率论的专业术语表示):为长度为m的字符串确定其概率分布P(w1,w2,...wm),其中w1到wm依次表示文本中的各个词语。概率值计算公式如下, 但是有个问题发现没有?加入一个文本超级长,会怎么样?从第三项开始计算难度就会很大。此时,有人提出了n元模型(n-
文章目录@[toc]第一部分:调研、评测文心一言1.体验(1)基本功能介绍和使用(2)优缺点分析及改进建议(3)采访用户2.BUG3.结论讯飞星火1.体验(1)基本功能介绍和使用(2)优缺点分析及改进建议2.BUG3.结论第二:分析(一)开发时间估计(二)同类产品对比排名(三)软件工程方面的建议第三:建议和规划市场概况市场现状市场与产品生态产品规划第一部分:调研、评测文心一言1.体验(1)基本功能
2月15日,OpenAI在官博介绍了一个大规模无监督NLP模型:GPT 2.0,被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落,刷新了7数据集基准,并且能在未经预训练的情况下,完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。一时间,GPT 2.0的消息在全网刷屏,有关这一模型是否被过誉的讨论也在热烈进行中。今天这篇文章,来自新浪微博AI Lab的算法专家张俊林将谈一谈自己对
最近,人工智能领域现象级产品ChatGPT在海内外引发热议,掀起一阵全球科技竞速赛。百度将在3月16日围绕其生成式AI产品、语言模型“文心一言”召开新闻发布会,消息一出就引起了业界人士的广泛关注。这意味着百度有机会成为全球第一个做出类ChatGPT的语言模型的科技大厂。有外媒评价称,中国的百度已将自己投入到全球商业化竞赛中,这场关于生成式AI这样的下一代人工智能技术将会给互联网带
前言 大型语言模型(LLM)是指能够处理大量自然语言数据的深度学习模型,它已经在自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域中展现出了巨大的潜力。在过去几年中,LLM领域经历了飞速的发展,其中Google和OpenAI作为两家领先的公司在这个领域中的表现备受关注。Google是LLM领域的重要参与者,其BERT自编码模型和T5编码解码器在自然语言理解任务上取得了优异的表现。BERT模型通过
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)近年来受到了广泛关注。作为一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)技术,语言模型能够通过训练海量文本数据,捕捉语言的复杂模式和语义关联,从而实现对自然语言的理解和生成。传统的NLP系统通常采用基于规则或统计方法,需要手工设计特征和构建复杂的流程。而语言模型则是
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