大语言模型

ChatGPT-PLUS是一个基于 AI 大语言模型 API 实现的 AI 助手全套开源解决方案，集成了多个平台的大语言模型，包括 OpenAI、Azure、ChatGLM、讯飞星火、文心一言等。该项目采用 Go + Vue3 + element-plus 实现，提供完整的开源系统，支持各种预训练角色应用、绘画功能集成、支付功能、插件 API 功能等特性。详细功能截图和体验地址可在文章中找到。

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在本文中，我们深入探讨了语言模型的内部工作机制，从基础模型到大规模的变种，并分析了各种评价指标的优缺点。文章通过代码示例、算法细节和最新研究，提供了一份全面而深入的视角，旨在帮助读者更准确地理解和评估语言模型的性能。本文适用于研究者、开发者以

随着人工智能和机器学习领域的迅速发展，语言模型已经从简单的词袋模型（Bag-of-Words）和N-gram模型演变为更为复杂和强大的神经网络模型。在这一进程中，大型语言模型（LLM）尤为引人注目，它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，而且在各种跨领域应用中也展示

探索大语言模型在多模态领域的相关研究思路

预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（Back Propagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等优化算法不断优化模型参数。而预训练的思想是，模型参数不再是随机初始化的

随着人工智能和机器学习领域的迅速发展，语言模型已经从简单的词袋模型（Bag-of-Words）和N-gram模型演变为更为复杂和强大的神经网络模型。在这一进程中，大型语言模型（LLM）尤为引人注目，它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，而且在各种跨领域应用中也展示

《大规模语言模型：从理论到实践》、复旦大学课件 链接/提取码：x7y6 大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上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注文本进行训练。 自2

随着自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的发展，此技术现已广泛应用于文本分类、识别和总结、机器翻译、信息提取、问答系统、情感分析、语音识别、文本生成等任务。 研究人员发现扩展模型规模可以提高模型能力，由此创造了术语——大语言模型（Large Language

在快速发展的自然语言生成（NLG）评估领域中，引入大型语言模型（LLMs）为评估生成内容质量开辟了新途径，例如，连贯性、创造力和上下文相关性。本综述旨在提供一个关于利用LLMs进行NLG评估的全面概览，这是一个缺乏系统分析的新兴领域。 我们提出了一个连贯的分类体

LLM（大语言模型）是指大型的语言模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。以下是《LLM大语言模型算法特训，带你转型AI大语言模型算法工程师》课程可能包含的内容： 课程可能会介绍大语言模型的原理、架构和训练方法，包括Transformer架构、自注意力机制、预训

大语言模型的一般训练过程（3步）：1、预训练学知识，2、指令微调学格式，3、强化学习对齐人类偏好 所以要想大模型有领域知识，得增量预训练（靠指令微调记知识不靠谱，不是几十w条数据能做到的） 准备基座模型-收集数据-数据清洗 超大规模训练：选用 3D 并行，Mega

：LLM大语言模型，fine-tuning微调 1 特征提取器 提取语言的特征和表示，作为下游模型的输入。例如有名的word2vec模型。 use the output of PLMs as the input of downstream model 2 fine-tuning（微调） 既能提取语言的特征，同时又是下游模型，参数随着训练被更新。例如有名的gpt和bert。

今天开始我将会推出一系列关于复刻ChatGPT语言模型的博文。本系列将包括以下内容： 复刻ChatGPT语言模型系列-（一）基座模型选取 复刻ChatGPT语言模型系列-（二）参数高效微调 复刻ChatGPT语言模型系列-（三）指令学习微调 复刻ChatGPT语言模型系列-（四）文本生成解码 复刻C