- Look!👀我们的大模型商业化落地产品
- 📖更多AI资讯请👉🏾关注
- Free三天集训营助教在线为您火热答疑👩🏼🏫
近年来,人工智能(AI)领域经历了令人瞩目的增长,尤其是自然语言处理(NLP)。你知道是什么推动了NLP领域的这种飞速发展吗?没错,那就是大型语言模型LLM。这些模型可能会彻底改变我们与科技的互动方式!以OpenAI的GPT-3.5为例,它的火爆程度展示了大型语言模型在人工智能领域的重要性。
这些模型是如何工作的呢?它们为何如此流行?在本文中,我们将探究大型语言模型的世界:了解它们的定义、训练方式,探讨它们迅速流行的奥秘,并介绍一些常见的大型语言模型实例。同时,我们还将探讨这些模型面临的挑战,比如它们是如何处理复杂的语言理解任务的?它们在现实世界应用中会遇到哪些困难?
大语言模型的定义
大语言模型(Large Language Model,缩写LLM),也称大型语言模型,是一种人工智能模型,旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练,可以执行广泛的 任务,包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大,包含数十亿的参数, 帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构,如转化器,这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。
大语言模型的训练方式
训练语言模型需要向其提供大量的文本数据,模型利用这些数据来学习人类语言的结构、语法和语义。这个过程通常是通过无监督学习完成的,使用一种叫做自我监督学习的技术。在自我监督学习中,模型通过预测序列中的下一个词或标记,为输入的数据生成自己的标签,并给出之前的词。
训练过程包括两个主要步骤:预训练(pre-training)和微调(fine-tuning):
在预训练阶段,模型从一个巨大的、多样化的数据集中学习,通常包含来自不同来源的数十亿词汇,如网站、书籍和文章。这个阶段允许模型学习一般的语言模式和表征。
在微调阶段,模型在与目标任务或领域相关的更具体、更小的数据集上进一步训练。这有助于模型微调其理解,并适应任务的特殊要求。
大语言模型的流行原因
为什么大语言模型越来越受欢迎,以下是其主要的流行原因:
性能提升: 大语言模型的庞大规模使其能够捕捉复杂的语言模式,从而在各种任务中展现出令人惊叹的能力,尤其是在准确性和流畅性方面往往超过了以前最先进的方法。
迁移学习: 大语言模型可以针对特定的任务进行微调,使得模型能够利用其一般的语言理解,迅速适应新的领域。这种迁移学习能力大大减少了对特定任务数据和训练时间的需求。
多功能性: 大语言模型可以执行多种任务,而不需要特定任务的架构或模型,可用于文本生成、翻译、总结等,使其在各种应用中具有高度的灵活性和通用性。
高互动性: 大语言模型理解和产生类似人类的反应的能力使其能够与人工智能系统进行更自然和直 观的互动,为人工智能驱动的工具和应用提供了新的可能性。
常⻅的大语言模型
GPT-3(OpenAI): Generative Pre-trained Transformer 3(GPT-3)是最著名的LLM之一,拥有 1750亿个参数。该模型在文本生成、翻译和其他任务中表现出显著的性能,在全球范围内引起了热烈的反响,目前OpenAI已经迭代到了GPT-4版本。
BERT(谷歌):Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)是另一个流 行的LLM,对NLP研究产生了重大影响。该模型使用双向方法从一个词的左右两边捕捉上下文,使得各种任务的性能提高,如情感分析和命名实体识别。
T5(谷歌): 文本到文本转换器(T5)是一个LLM,该模型将所有的NLP任务限定为文本到文本 问题,简化了模型适应不同任务的过程。T5在总结、翻译和问题回答等任务中表现出强大的性能。
ERNIE 3.0 文心大模型 (百度):百度推出的大语言模型ERNIE 3.0首次在百亿级和千亿级预训练 模型中引入大规模知识图谱,提出了海量无监督文本与大规模知识图谱的平行预训练方法。
大语言模型面临的挑战
尽管大语言模型的能力令人刮目相看,但他们仍然面临着一些挑战:
资源消耗巨大: 训练LLM需要大量的计算资源,这使得较小的组织或研究人员在开发和部署这些模型方面面临挑战。此外,与训练LLM有关的能源消耗也引起了一定程度的环境问题。
输出可能带有偏⻅:由于训练数据中可能带有偏⻅,而LLM可以学习并延续其训练数据中的偏⻅, 导致有偏⻅的输出,可能是冒犯性的、歧视性甚至是错误性的观念。
理解能力受限: 虽然大语言模型有能力产生看似连贯和与背景上下文相关的文本,但LLM有时对其 所写的概念缺乏深刻的理解,这很可能导致不正确或无意义的输出。
关于大语言模型的相关知识,我们近屿智能OJAC推出的《AIGC星辰大海:大模型工程师和产品专家深度训练营》就是学习这部分知识的最好选择。我们的课程是一场结合了线上与线下的双轨合流式学习体验。
别人教您使用AIGC产品,例如ChatGPT和MidJourney,我们教您增量预训练,精调大模型,和创造属于自己的AI产品!
您是否想利用AIGC为您打破职业与薪资的天花板?您是否想成为那个在行业里脱颖而出的AI专家?我们的培训计划,将是您实现这些梦想的起点。
让我带您了解一下近屿智能OJAC如何帮您开启AI的大门。
首先,为了让零基础的您也能轻松上手,我们特别设计了“Python强化双周学”这个先修课程。在两周的时间里,我们将通过在线强化学习,把大模型相关的Python编程技术娓娓道来。就算您现在对编程一窍不通,也不要担心,我们会带您一步步走进编程的世界。
然后,是我们的“AIGC星辰大海:大模型工程师与AIGC产品经理启航班”。这个课程包含6节精彩的直播课,不仅能让您深入了解ChatGPT等大模型的奥秘,还会带您领略至少20个来自全球的成功AIGC产品案例。想象一下,未来您同样有机会利用这些先进技术打造出热门AI产品!
更深层次的学习,则在“AIGC星辰大海:大模型工程师和产品专家深度训练营”中进行。这个深度训练营覆盖了从理论基础到实际操作的全过程,让您不仅学会理论,更能将知识应用到实际项目中。如果您想要深挖大模型的秘密?这里就是您的实验室!
如果您选择加入我们的OJAC标准会员,我们的"AI职场导航"项目,还将为您提供量身定制的职业机会,这些职位来自于我们广泛的行业网络,包括初创企业、中型企业以及全球知名公司。我们会根据您的技能、经验和职业发展愿景,为您筛选合适的机会。此外,我们也提供简历修改建议、面试准备指导和职业规划咨询,帮助您在竞争激烈的市场中脱颖而出。
同时您也可以享受到未来景观AI讲座暨每月技术洞见”系列讲座,获得最新的技术洞见。这不仅是一个学习的机会,更是一个与行业顶尖大咖直接交流的平台。
以下是我们大模型工程师和产品专家深度训练营的课程内容:除此之外,现在报名我们即将开班的第六期AIGC星辰大海大模型工程师和产品经理训练营,您将可以参与到以下三个创新实战项目中的任意一个,这些项目不仅能够锻炼您的实战能力,还能让您在AIGC领域脱颖而出。
项目1:企业级知识问答GPT
这个项目将教您如何打造一个智能机器人,它能够接入企业内部的知识库,如技术文档、HR政策、销售指南等。您将学会如何使其具备强大的自然语言处理能力,进行复杂查询的理解和精确答案的提供。此外,该项目还包括教您如何让机器人保持对话上下文、支持多语言交流,并具备反馈学习机制,以不断提升服务质量。
项目2:行业级AI Agent
在这个项目中,您将学习如何为特定行业定制化AI Agent。您将被指导如何让它理解行业专有术语和工作流程,并训练它自动执行任务,如预约设置、数据输入和报告生成。这个项目不仅帮助您构建一个决策支持系统,还教您如何进行用户行为预测和性能监控与优化。
项目3:论文翻译
如果您对语言学习和学术研究有浓厚兴趣,这个项目将是您的理想选择。您将探索如何实现从英语到中文或其他目标语言的精准学术翻译,确保保留学术文献的深层含义。本项目还包括学术格式定制、专业词汇精确匹配以及广泛语言选项的训练,最后通过翻译效果评价系统,您将能够持续提升翻译质量。
无论您选择哪个项目,都将是您职业生涯中不可多得的实战经历。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-824362.html
我们诚邀您继续与我们携手前行。在未来的职业道路上,让我们共同探索AI的更多奥秘,共创辉煌。如果您还有任何疑问或者想要深入了解更多课程内容,请随时联系我们。我们期待着与您共同开启下一阶段的AI探索之旅。
加入我们的“AIGC星辰大海”训练营,让我们一起在AI的世界里创造不凡!立刻加入我们,开启您的AI大模型旅程,将梦想转变为现实。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-824362.html
到了这里,关于AIGC大模型必备知识——LLM ,你知道它是如何训练的吗?小白必读深度好文的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!