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大规模
语言模型
(LLMs)概念篇
答:
大规模
语言模型
(LLMs):概念深度解析在数字化信息的世界中,字符编码是基石。Unicode,一个包含137439个字符的强大集合,以UTF-8、UCS-2和UTF-16等变长编码形式,为全球范围内的信息交换提供了标准。ASCII,作为最初的128编码,曾是美国信息交换的基础。当处理文本时,Tokenizer扮演关键角色,它将文字转...
语言模型
答:
1、unigram(一元模型)最简单的模型
,假定所有词互相独立,相当于0st order假设,不考虑单词之间的顺序。2、bigram(二元模型)最常用的模型,相当于1st order马尔科夫假设,只考虑前一个单词 3、trigram(三元模型)常用模型,相当于2st order马尔科夫假设,只考虑前两个单词 4、N-gram 当N>3时,统...
大语言模型
是什么意思
答:
大语言模型
(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型(Large Language Model,LLM)是一种基于深度学习的人工智能模型,其主要特点是使用大量的文本数据进行训练,以便能够更好地理解和生成自然语言文本。这一类模型的代表性例子包括GPT-3(生成式...
大语言模型
全家桶——亚马逊Bedrock
答:
在科技界的地壳深处,亚马逊云科技挖掘出了全新的宝藏——Bedrock(基岩)想象一下,地质学中的基岩,坚固且深藏不露,而亚马逊Bedrock,正是亚马逊云科技在re:Inforce大会上的创新杰作,它如同游戏《Minecraft》中的基石,为
大语言模型
应用的构建提供了基石般的支撑。9月的科技盛宴,亚马逊揭开Amazon Bedrock...
AI干货分享:PaddlePaddle官方九大NLP
模型
盘点
答:
ERNIE在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等自然语言处理(NLP)各类中文任务上的验证显示,模型效果全面超越
BERT
,如下表所示。项目地址:ERNIE:https://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/ERNIE语义匹配-DAM,AnyQ-SimNet语义匹配是一种用来衡量文本相似度的NLP任务。很多NLP的任务可以转化为...
大
模型
排名
答:
1、OpenAI的GPT-4模型是2023年最好的AI
大
模型,没有之一。GPT-4模型于2023年3月发布,展示了其强大的能力,包括复杂的推理能力、高级编码能力、多种学术学习能力、可媲美人类水平表现的能力等。2、PaLM 2 AI模型,它也是2023年最好的大型
语言模型
之一。Google在PaLM 2模型上专注于常识推理、形式逻辑...
大语言模型
是什么?
答:
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型,通常由深度神经网络构建而成,包含数十亿甚至数千亿个参数,模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力,使其能够处理更加复杂的任务和数据。
大模型
一般会通过多任务学习来增强泛化能力,可以同时...
MLLM首篇综述 | 一文全览多模态大
模型
的前世、今生和未来
答:
在人工智能的前沿探索中,多模态
大语言模型
(MLLM)如同一颗璀璨的新星,引领着通用智能的探索。MLLM不仅结合了语言与视觉模型,更在智能交互与任务解决能力上取得了突破性进展。本文将深入剖析MLLM的前世、今生和未来,带你领略这一领域的全方位概览。探索多元融合MLLM的核心在于其指令调整能力,包括多模态...
通俗理解n-gram
语言模型
答:
无论是原始的
语言模型
还是n-gram语言模型,都是使用极大似然估计法来估计概率值,通过统计频次来近似概率值,统计频次极有可能统计不到较长句子的频次。这被称为数据稀疏,对于n-gram语言模型来说,n越大,数据稀疏的问题越严重。即使是使用n相对比较小的二元语言模型,许多二元靠语料库也是统计不到的。
Google 发布GLaM:万亿权重
语言
学习
模型
来更好地理解上下文信息
答:
GLaM的稀疏特性使其在训练数据的利用率上超越了密集模型,特别是在生成任务上,其性能更胜一筹。而在理解任务的大规模处理上,GLaM展现出在
大
模型规模下的优越性能。此外,尽管在训练阶段的计算量庞大,但得益于高效的软件实现,GLaM在能源效率上同样领先。总结来说,GLaM作为一款高效且竞争激烈的
语言模型
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