文章简介：大型语言模型和词嵌入模型是自然语言处理中两个关键概念。它们都可以应用于文本分析和生成，但原理和应用场景有所区别。大型语言模型主要基于统计和概率模型，适用于生成连续文本和语义理解。而词嵌入模型则通过将词映射到向量空间，能够捕捉词之间的语义关系，适用于词义推断和文本分类。一、词嵌入模型词嵌入模型是一种通过将单词映射到低维向量空间来处理文本信息的技术。它能够将语言中的单词转换为向量形式，以便计算机更好地理解和处理文本。常用的词嵌入模型包括Word2Vec和GloVe等。这些模型在自然语言处理任务中被广

2024-01-23 评论 0  1449

文章简介：现在是人工智能季节，科技公司正在大量生产大型语言模型，例如面包店的面包。新模型发布得很快，而且很难跟踪。但在新发布的热潮中，只有少数模型能够成功

2024-06-14 评论 0  908

文章简介：大型语言模型是自然语言处理领域的关键技术，在各种任务中表现出强大性能。解码策略是模型生成文本的重要环节之一。本文将详细介绍大型语言模型中的解码策略，并讨论其优缺点。一、解码策略的概述在大型语言模型中，解码策略是生成文本序列的方法。常见的解码策略包括贪心搜索、束搜索和随机搜索。贪心搜索是一种简单直接的方法，每次选择概率最高的词作为下一个词，但可能会忽略其他可能性。束搜索是在贪心搜索的基础上加入了宽度限制，只保留概率最高的几个候选词，从而增加了多样性。随机搜索则是随机选择下一个词，能够产生更多的多样

2024-01-22 评论 0  1193

文章简介：大规模语言模型（LLM）的微调是通过使用特定领域的数据对预训练模型进行再训练，以使其适应特定任务或领域。数据注释在微调过程中起着至关重要的作用，它涉及将数据标记为模型需要理解的特定信息。1.数据注释的原理数据注释是通过在数据中添加元数据，如标签、标记等，以帮助机器学习模型更好地理解和处理数据。对于大型语言模型的微调，数据注释的原理在于提供指导性信息，以帮助模型更好地理解特定领域的语言和语境。常见的数据注释方法包括实体识别、情感分析和关系抽取等。2.数据注释的方法2.1实体识别实体识别是一种信息抽

2024-01-22 评论 0  1113

文章简介：本文探讨了用于评估大型语言模型 (LLM) 的最广泛使用和最可靠的指标。本文讨论了不同类别的指标，包括 BLEU、ROUGE、METEOR 和 NIST，以及它们如何衡量 L 的性能

2024-08-13 评论 0  1051

文章简介：大型语言模型是指参数超过一亿的自然语言处理模型。由于其庞大的规模和复杂性，训练这样的模型需要大量计算资源和数据。因此，迁移学习成为训练大型语言模型的重要方法，通过利用已有的模型和数据，可以加速训练过程，同时提升性能表现。迁移学习可以将在其他任务上训练好的模型的参数和知识迁移到目标任务上，从而减少数据需求和训练时间。这种方法在研究和工业界都得到广泛应用，为构建更强大的语言模型打下了基础。迁移学习是利用已经训练好的模型，在解决其他任务时调整其参数或部分组件的一种方法。在自然语言处理领域，迁移学习可以

2024-01-22 评论 0  881

文章简介：随着人工智能的迅猛发展，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM）展示了巨大的变革潜力。这些模型正在改变我们的工作和交流方式，并在各种计算设备上展现出广泛的应用前景。然而，LLM巨大的模型给它在智能手机、物联网设备和车载系统等边缘设备上的应用带来了不小的挑战。我们的竞赛旨在推动LLM在资源受限的边缘设备上的性能、效率和多任务处理能力的极限。竞赛背景：虽然LLM具有巨大的应用潜力，但其庞大的参数对边缘设备的资源提出了严峻要求。例如，一个10B参数的LLM模型，即使经过量化处理，也需

2024-08-07 评论 0  524

文章简介：自然语言处理(NLP)是计算机科学的一个领域，它致力于让人机能够使用自然语言进行有效的交流。语言模型在NLP中扮演着至关重要的角色，它们可以学习语言中的概率分布，从而对文本进行各种处理任务，例如文本生成、机器翻译和情感分析。语言模型类型有两种主要的语言模型类型：n-元语言模型：考虑前面的n个单词来预测下一个单词的概率，n称为阶数。神经语言模型：使用神经网络来学习语言中的复杂关系。Python中的语言模型python中有许多库可以实现语言模型，包括：nltk.lm:提供了n-元语言模型的实现。ge

2024-03-21 评论 0  1197

文章简介：LLM大语言模型通常使用Transformer架构进行训练，通过大量文本数据来提高理解和生成自然语言的能力。这些模型在聊天机器人、文本摘要、机器翻译等领域得到广泛应用。一些知名的LLM大语言模型包括OpenAI的GPT系列和谷歌的BERT等。在自然语言处理领域，检索增强生成是一种结合了检索和生成的技术。它通过从大规模文本语料库中检索相关信息，并利用生成模型重新组合和排列这些信息，生成满足要求的文本。这种技术具有广泛的应用，包括文本摘要、机器翻译、对话生成等任务。通过利用检索和生成的优势，检索增强

2024-01-23 评论 0  1211

文章简介：复杂数学推理是评价大语言模型推理能力的重要指标，目前常用的数学推理数据集样本量有限且问题多样性不足，导致大语言模型存在[逆转诅咒]的现象，即一个训练于「A是B」的语言模型无法推广到「B是A」[1]。此现象在数学推理任务中的具体形式是：即给定一个数学问题，语言模型擅于用正向推理解答问题但缺乏逆向推理解决问题的能力。逆向推理在数学问题中十分常见，如下2个例子。1.经典问题-鸡兔同笼正向推理：笼子里有23只鸡和12只兔，问笼子里有多少个头和多少只脚？逆向推理：有若干只鸡兔同在一个笼子里，从上面数，有3

2023-10-11 评论 0  952

文章简介：如果你一直在关注大型语言模型的架构，你可能会在最新的模型和研究论文中看到“SwiGLU”这个词。SwiGLU可以说是在大语言模型中最常用到的激活函数，我们本篇文章就来对它进行详细的介绍。SwiGLU其实是2020年谷歌提出的激活函数，它结合了SWISH和GLU两者的特点。SwiGLU的中文全称是“双向门控线性单元”，它将SWISH和GLU两种激活函数进行了优化和结合，以提高模型的非线性表达能力。SWISH是一种非常普遍的激活函数，它在大语言模型中得到广泛应用，而GLU则在自然语言处理任务中表现出

2024-04-08 评论 0  1122

文章简介：自回归语言模型是一种基于统计概率的自然语言处理模型。它通过利用前面的词语序列来预测下一个词语的概率分布，从而生成连续的文本序列。这种模型在自然语言处理中非常有用，被广泛应用于语言生成、机器翻译、语音识别等领域。通过分析历史数据，自回归语言模型能够理解语言的规律和结构，从而生成具有连贯性和语义准确性的文本。它不仅可以用于生成文本，还可以用于预测下一个词语，为后续的文本处理任务提供有益的信息。因此，自回归语言模型是自然语言处理中一种重要且实用的技术。一、自回归模型的概念自回归模型是一种利用先前的观测

2024-01-22 评论 0  685

文章简介：目前的一个明显趋势是致力于构建更大更复杂的模型，这些模型拥有数百/数千亿个参数，能够生成令人印象深刻的语言输出然而，现有的大型语言模型主要集中在文本信息上，无法理解视觉信息。因此多模态大型语言模型（MLLMs）领域的进展旨在解决这一限制，MLLMs将视觉和文本信息融合到一个基于Transformer的单一模型中，使该模型能够根据这两种模态学习和生成内容。MLLMs在各种实际应用中显示出潜力，包括自然图像理解和文本图像理解。这些模型利用语言建模作为处理多模态问题的通用接口，使其能够根据文本和视觉输

2023-09-29 评论 0  663

文章简介：近几年自然语言处理的进展很大程度上都来自于大规模语言模型，每次发布的新模型都将参数量、训练数据量推向新高，同时也会对现有基准排行进行一次屠榜！比如今年4月，Google发布5400亿参数的语言模型PaLM（Pathways Language Model）在语言和推理类的一系列测评中成功超越人类，尤其是在few-shot小样本学习场景下的优异性能，也让PaLM被认为是下一代语言模型的发展方向。同理，视觉语言模型其实也是大力出奇迹，可以通过提升模型的规模来提升性能。当然了，如果只是多任务的视觉语言模

2023-04-12 评论 0  1326

文章简介：大型语言模型是指参数数量较多的自然语言处理模型，通常包含数十亿个参数。这些参数在决定模型性能方面扮演关键角色。下文将介绍主要参数及其作用。1.嵌入层参数嵌入层被视为文本序列转换为向量序列的关键部分。它将每个单词映射到一个向量表示，以帮助模型理解单词之间的语义关系。嵌入层的参数数量通常与词汇表大小有关，即与词汇表中单词的数量相对应。这些参数的作用是学习单词之间的关系，以便在后续层次进行更高级别的语义理解。嵌入层在自然语言处理任务中起着重要作用，如情感分析、文本分类和机器翻译。通过有效地学习词语之间

2024-01-23 评论 0  1539

文章简介：语言模型击败扩散模型，在视频和图像生成上实现双SOTA！这是来自谷歌CMU最新研究成果。据介绍，这是语言模型第一次在标志性的ImageNet基准上击败扩散模型。而背后的关键组件在于视觉分词器（videotokenizer），它能将像素空间输入映射为适合LLM学习的token。谷歌CMU研究团队提出了MAGVIT-v2，在另外两项任务中超越了之前最优视觉分词器。大语言模型击败扩散模型已经形成共识的是，大语言模型在各个生成领域都有出色的表现。比如文本、音频、代码生成等。但一直以来在视觉生成方面，语言

2023-10-16 评论 0  801

文章简介：嘿，人工智能爱好者们！ ？您准备好释放大型语言模型 (LLM) 的全部潜力了吗？今天，我们将深入探讨使用 Mistral 作为基础模型的微调世界。如果您正在处理自定义 NLP 任务并且想要

2024-08-29 评论 0  395

文章简介：本文将第二届OpenHarmony技术大会上展示的《在OpenHarmony本地部署大语言模型》成果开源，开源地址：https://gitee.com/openharmony-sig/tpc_c_cplusplus/blob/master/thirdparty/InferLLM/docs/hap_integrate.md。实现思路和步骤移植轻量级LLM模型推理框架InferLLM到OpenHarmony标准系统，编译出能在OpenHarmony运行的二进制产物。InferLLM是一个简单高效的L

2024-06-07 评论 0  928

文章简介：本文探讨了提高大型语言模型 (LLM) 计算效率的创新方法，包括利用专用硬件、实现模型和数据并行性以及利用混合精度训练。它还

2024-08-13 评论 0  493

文章简介：虽然大型预训练语言模型（LLM）在一系列下游任务中展现出飞速提升的性能，但它们是否真的理解其使用和生成的文本语义？长期以来，AI社区对这一问题存在很大的分歧。有一种猜测是，纯粹基于语言的形式（例如训练语料库中token的条件分布）进行训练的语言模型不会获得任何语义。相反，它们仅仅是根据从训练数据中收集的表面统计相关性来生成文本，其强大的涌现能力则归因于模型和训练数据的规模。这部分人将LLM称为「随机鹦鹉」。但也有一部分人不认同此观点。一项最近的研究表明，大约51%的NLP社区受访者同意：「一些仅

2023-05-23 评论 0  1019