## 一、大模型的概念**大型语言模型,也称大语言模型、大模型(Large Language Model,LLM;Large Language Models,LLMs)** 。大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿(或更多)参数的语言模型,这些参数是在大量文本数据上训练的,例如模型GPT-3,PaLM,LLaMA等,大语言模型的目的是理解和生成自然语言,通过学习大量的文本数据来预测下一个词或生成与给定文本相关的内容。> 参数可以被理...
# 背景近些年,NLP 应用方面有所突破,[Bert](https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf)、[GPT](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf)、[GPT-3](https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf) 等超大模型横扫各种 NLP 测试后,人们发现参数量越大的模型,在算法方面表现越好,于是纷纷开始迅速向大模型方向发展,模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的...
除了参数量巨大的模型外,大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言处理(NLP):NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分析、情感分析、命名实体识别、关键词提取等技术,用于处理和理解文本数据。模型评估和优化:构建大模型知识库是一个迭代的过程...
NLP的内容很多,你如果在网上搜NLP学习路线的话你会看的眼花缭乱,本系列主要会介绍一些重要的知识点,一些历史久远的模型就不介绍了,我个人觉得用处不大,我们的目标是像经典模型看齐,如GPT系列,BERT家族等等。🍡🍡🍡... 这种向量表示形式就是词向量。那么词向量到底长什么样呢?我们一起来看看“King”这个词的词向量(这是在维基百科上训练好的),如下:`[ 0.50451 , 0.68607 , -0.59517 , -0.022801, 0.60046 , -0.13498 , -0.08813 ...
# 大模型技术应用背景![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7a90e62181ff407ab48a4188ced7bc69~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=171604924... 大型模型务必实践和推理巨大的计算资源和存储量,并对硬件条件作出要求。此外,还应进一步研究与处理大型模型的可解释性、隐私保护等问题。# 一、核心要点了解自然语言(NLP)关键点: 语言产生:GPT 系列等大...
# 引言作为一个专注于NLP的算法技术团队,我们一直致力于知识智能在各业务场景的价值落地,随着NLP技术的逐渐演变:从词表为王到词向量,再到以BERT为代表的预训练模型,再到最近横空出世的ChatGPT,让“技术赋能业务”逐渐成为了现实。在一些常见的NLP任务中,有一类任务扮演了举足轻重的作用,也是当下的研究热点,这类任务就是:实体关系抽取,目的是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系,为智能检索、语义分析等提供基...
点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/57940c437e924e6d88cc1c1167bd1847~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049266&x-signature=Jr%2BdD3H0Pv2YHAwPjnqEZFKTgMA%3D) 背景 近些年,NLP 应用方面有所突破,Bert、GPT、GPT-3 等超大模型横扫各种 NLP 测试后,人们发现参...
**我的技术回顾与展望-2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅******# **开启文本挖掘的AI探索**随着建筑数字化概念的兴起,我所研究领域之一:建筑设施智能化应用今年来也开始从基础建筑信息化建设向基于人工智... 预测模型鲁棒性不够等问题。而火山引擎的云原生平台的生态社区建设模式或将助力产业界 AI 应用落地。 # **关于NLP** NLP是我AI 应用研究方向,相对于视频、图像、语音AI 应用其难度更大,预训练过程更复杂,目...
在过去的一年里,大模型技术在人工智能领域取得了巨大的进展和突破,成为业界瞩目的焦点。从优化的学习算法到激动人心的应用案例,从推动科研的新边界到开拓商业的新天地,大模型技术的跃进式发展,俨然成为推动行业革新... 也是目前世界上最大的开源开放大模型。Falcon-180B 的目标是为研究者和商业用户提供一个强大、高效、多语言和多领域的基础模型,可以用于各种自然语言处理(NLP)任务,如文本生成、摘要、问答、对话、机器翻译等。目前...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/56c2052896dc48e8b58c5cbb579e68ae~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049258&x-signature=k4SfrHRyZjXcyHTIrZlvy5imJ3Q%3D)大语言模型(LLM)在NLP领域的各类下游任务展现出卓越的性能。尤其是先驱大模型如GPT-4和ChatGPT已经在大量文本数据上训练过,使得其具备强大的文本理解和生成能力。然而,尽管GPT-4在各类NL...
致力于开发更加强大的多模态大模型。 基于对视觉和语言信息之间融合的理解,我们提出了一种新的视觉语言基础模型 CogVLM。CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合。我们训练的 CogVLM-17B 是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型,在14个数据集上取得了state-of-the-art或者第二名的成绩。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tld...
如果说大语言模型存在一个分水岭的话,我觉得是2017年Google提出了一种全新的模型Transformer,Transformer是典型的encoder-decoder结构,最早是用来做机器翻译的。Transformer中最重要的结构是Multi-Head的Self-Attention机制。在Transformer之前,自然语言处理(NLP)一般采用循环神经网络RNN,以及变种如双向的RNN、LSTM和GRU等,但都存在一定的问题,如长文本序列上下文遗忘,难以并行等,而Transformer较好的解决了这些问题。![pict...
致力于开发更加强大的多模态大模型。 基于对视觉和语言信息之间融合的理解,我们提出了一种新的视觉语言基础模型 CogVLM。CogVLM 可以**在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合。**我们训练的 CogVLM-17B 是**目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型**,在14个数据集上取得了state-of-the-art或者第二名的成绩。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu8...