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大语言模型（维基：LLM- large language model）是以大尺寸为特征的语言模型。它们的规模是由人工智能加速器实现的，人工智能加速器能够处理大量文本数据，这些数据大部分是从互联网上抓取的。 [1]所构建的人工神经网络可以包含数千万到数十亿的权重，并使用自监督学习和半监督学习进行（预）训练。 Transformer 架构有助于加快训练速度。[2]替代架构包括专家混合（MoE），它是由 Google 提出的，从 2017 年的稀疏门控架构开始，[3] 2021 年的 Gshard[4] 到 2022 年的 GLaM。 文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-647260.html
作为语言模型，它们的工作原理是获取文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-647260.html
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