Chinchilla：训练计算利用率最优的大语言模型
《Training Compute-Optimal Large Language Models》
一、简介 近期出现了一些列的大语言模型(Large Language Models, LLM)，最大的稠密语言模型已经超过了500B的参数。这些大的自回归transformers已经在各个任务上展现出显著效果。 训练LLM的计算和能源消耗是巨大
知识图谱与语言预训练是什么关系呢？本文就将从语言预训练模型开始，介绍知识对语言预训练模型的价值，并介绍几个前沿的知识图谱增强语言预训练模型。01 知识图谱与语言预训练关于“知识”的话题有两条不同的技术思路。 一条思路认为需要构建知识图谱，利用符号化的表示手段描述知识，才能完成复杂的语言理解和推理问题。 另外一条思路认为可以利用语言预训练模型，从大量文本语料中训练得到一个由大量参数组成的模型，这个模
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
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2024-07-16 15:08:17
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领域驱动设计主要参与者为领域专家和研发人员。领域专家是精通某个业务领域，熟练掌握该领域各种专业术语；而开发人员偏重于程序架构设计，mvc框架，mysql数据持久化等等。这样，开发人员不懂专业术语，而业务专家也不明白各种开发技能，这就导致了他们之间沟通困难。 如何解决这种困难呢，这就需要引入DDD之通用语言。 什么是通用语言呢，它有什么特点？从字面意识上来讲，它就是大家都能够使用明白的一种语
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2024-10-11 15:25:16
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本文遵循CC BY-NC-ND 2.0协议，转载请标明本贴地址。 本文主要分为以下几个板块 Prompt工程-介绍 Prompt工程-基础Prompt搭建 Prompt工程-进阶Prompt搭建 Prompt工程-对抗性Prompt搭建 Prompt工程-其他主题 1. Prompt工程-介绍本指南涵盖了Prompt的基础知识，提供关于如何使用提示来互动和指导大型语言模型（LLM）的
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2024-03-25 12:26:13
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在这个信息爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车，AI的应用无处不在。而在这些令人惊叹的技术背后，大语言模型（LLM）扮演着至关重要的角色。它们不仅能够理解和生成自然语言，还能在多种场景下提供智能决策支持。然而，对于许多对AI感兴趣的新手来说，大语言模型的训练和应用似乎是一件高不可攀的事情。复杂的技术术语、晦涩的理论知识，以及高昂的
《人工智能导论》实验报告一、实验题目：识别型专家系统设计————识别动物专家系统二、实验目的1、掌握专家系统的基本构成2、掌握用人工智能程序设计语言编制智能程序的方法三、实验内容所选编程语言：C语言；2.拟订的规则：(1)若某动物有奶，则它是哺乳动物。(2)若某动物有毛发，则它是哺乳动物。(3)若某动物有羽毛，则它是鸟。(4)若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方
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
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2024-05-13 15:39:14
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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
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2024-07-03 20:39:33
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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
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2024-05-13 13:21:35
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【天极网IT新闻频道】10月19日消息，日前，国际语音识别大牛、前约翰霍普金斯大学(Jonhs Hopkins University)教授、 语音识别开源工具Kaldi之父Daniel Povey在Twitter上宣布，他将与小米签订一项工作协议，工作地点位于北京。同时，Jonhs Hopkins还表示自己将于2019年底之前前往北京工作，且会招聘一个小团队打造新一代的“PyTorch-y”Kal
作者：顾梦佳近日，谷歌推出了一个能够理解并生成语音理解的大型语言模型——AudioPaLM。这一模型融合了分别基于文本和语音两种语言模型——PaLM-2 和 AudioLM，形成了一个统一的多模态架构。该模型不仅能对文本进行处理，还能处理音频，实现多模态处理。另外，AudioPaLM 还同时继承了AudioLM 和PaLM-2的能力，比如保留语音信息（如说话人身份和语调）以及文本大语言模型所独有的
本篇开始进行向量代数和空间解析几何的内容的总结。一、定义向量：既有大小又有方向的量称为向量，又叫矢量。 向量由大小（长度）和方向唯一确定的，与起点和位置无关，这样的向量称为自由向量。向量相等：向量相等有两个条件，大小（长度）相等，方向相同。向量的模向量的夹角二、向量的线性运算向量加法 ①平行四边形法则 如图，两个向量相加，做两个向量的平行向量组成平行四边形，即可得到结果向量②三角形法则从向量OA起
文章目录1 文本预处理2 语言模型采样3 循环神经网络基础 1 文本预处理文本预处理常见步骤： 1 读入文本 2 分词 3 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 4 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型为了方便模型处理，我们需要将字符串转换为数字。因此我们需要先构建一个字典（vocabulary），将每个词映射到一个唯一的索引编号。 语料库，分词等。 将词进行向量化2
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2024-07-19 06:21:30
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Bert 最近很火，应该是最近最火爆的 AI 进展，网上的评价很高，从模型创新角度看一般，创新不算大。但是架不住效果太好了，基本刷新了很多 NLP 的任务的最好性能，有些任务还被刷爆了，这个才是关键。另外一点是 Bert 具备广泛的通用性，就是说绝大部分 NLP 任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果，这个第二关键。客观的说，把 Bert 当做最近两年 NLP 重大进展的集大成者更符合事实。
大语言模型如此火爆，查了些资料整理一下，做个初步的了解。 语言模型的发展从开始的统计方法到使用神经网络，再到现在通过使用Transformer架构的模型训练大量数据，理解文本规则和模式，同时随着训练数据和模型的扩大，语言模型的能力提升显著，此时大语言模
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+）
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2024-03-28 21:16:25
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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
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2024-04-04 09:50:03
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源 | 新智元大家好，这里是 NewBeeNLP。万万没想到，现在大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——大语言模型版排位赛！顾名思义，「LLM排位赛」就是让一群大语言模型随机进行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
