制作百度移动网站,wordpress读取图片loading,怎么注销网站,妙趣网 通辽网站建设大语言模型是一种由包含数百亿甚至更多参数的深度神经网络构建的语言模型#xff0c;通常使用自监督学习方法通过大量无标签文本进行训练#xff0c;是深度学习之后的又一大人工智能技术革命。 大语言模型的发展主要经历了基础模型阶段(2018 年到2021年)、能力探索阶段(2019年…大语言模型是一种由包含数百亿甚至更多参数的深度神经网络构建的语言模型通常使用自监督学习方法通过大量无标签文本进行训练是深度学习之后的又一大人工智能技术革命。 大语言模型的发展主要经历了基础模型阶段(2018 年到2021年)、能力探索阶段(2019年到2022年)和突破发展阶段(以2022年11 月OpenAI 发布ChatGPT 为起点)。其中在基础发展阶段主要发布了一系列大语言模型(BERT、GPT、PaLM 等)这个时期的特点是模型参数在几十亿到几百亿左右主要通过微调方式满足业务场景。 在能力探索阶段大语言模型很难针对特定任务进行微调出现了指令微调将各种类型任务统一为生成式自然语言理解框架使用构造的语料库对模型进行微调。在突破发展阶段出现具备问题回答、文稿撰写、代码生成等能力的基础模型。这个阶段的另一个主题特色是具备了多模型理解能力参数达到千万亿。值得一提的是大语言模型快速发展促生了
新的微调范式如预训练微调、提示学习方法、模型即服务范式、指令微调等。 到目前为止全世界已经有数千个大语言模型在各个行业纵深应用需要训练的参数已高达数千亿在云计算或者超级计算中心训练一次通常需要数千颗 GPU/TPU 耗费几个月甚至更长的时间电费动辄高达几百万美金。高昂的时间、费用让中小企业望而却步也使大语言模型成为大互联网公司和有实力的政府科研机构的专属地。 然而随着预训练、微调范式的出现此局面已经大为改观中小企业乃至个人都可以在公开的大语言模型基础上进行预训练形成自己的定制款大语言模型。曾经遥不可及的“奢侈品”已经走入了寻常百姓家大语言模型一度成为全世界讨论的热门话题它的出现改变了很多人和事从某种意义上加速了大语言模型的发展。 要“炼”成大语言模型主要有3个条件。第一是制作标准的数据集这是最费时间和精力的事情可能需要数千个标注人员花费几个月甚至更长时间此外还需要形成一套标准的数据处理流程或者管道。第二需要性能、训练准确且鲁棒的大语言模型框架大语言模型不是某种技术而是一系列前沿技术的集成可能涉及深度学习、概率机器学习、强化学习、集成学习和知识图谱等技术。第三需要强大的硬件资源支撑有了标准数据集或知识库也要有强大框架技术在资源加持下通过持续数月的调参、优化才能训练出一个大语言模型。将训练好的模型部署好向第三方提供API接口才最终实现了大语言模型的场景应用。 大语言模型训练范式是怎么回事为什么会出现这些范式由于大语言模型参数量庞大针对不同任务都进行微调需要消耗大量的计算资源因此大语言模型从预训练微调时代进入提示范式、模型即服务范式、指令微调范式时代。此外并不是每个团队都有资源、技术和时间训练大语言模型。在预训练大语言模型基础上通过收集自己领域的数据集借助已经训练好的大语言模型学习自己领域的知识形成特定场景的大语言模型。换句话说大语言模型通过训练数千亿的参数和海量数据集来学习通用知识预训练则是通过采集专业领域知识在通用知识的基础上学习专业知识。这样预训练的模型就能更加适应特定场景和问题。 除此之外通过采集不同的数据格式和使用场景在大语言模型基础上衍生出多模态、多智能体等技术和场景可以用文字生成图、音频、视频图、音频、视频也可以反过来生成文字。同时可对海量数据和信息实现知识推理从而解决各种复杂问题。 本书是一本“奢侈品”普及使用指南主要讨论大语言模型基础准备数据集训练与评估大语言模型部署大语言模型以及形成MLOps也是一本大语言模型实践著作面向计算机科学与工程、软件工程、人工智能专业的高年级本科生也面向就职于企业且对大语言模型感兴趣的工程师和科学家。
