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深入解析 LlamaIndex：大语言模型的数据管理与查询利器
LlamaIndex 是一个强大的框架，用于在大语言模型(LLM)中高效地管理和查询外部数据。本文将详细介绍 LlamaIndex 的基本概念、功能特点、安装与配置、核心组件以及如何实际使用它构建一个简单的应用。文章将重点分析 LlamaInde...
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大语言模型训练数据常见的4种处理方法
大语言模型训练需要数万亿的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。虽然，截止到2023 年9 月为止，还没有非常好的大模型的理论分析和解释，也缺乏对语言模型训练数据的严格说明和定义。但是...
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如何构建高质量的大语言模型数据集
构建高质量的大语言模型数据集是训练强大自然语言处理模型的关键一步。以下是一些关键步骤和考虑因素，有助于创建具有多样性、准确性和时效性的数据集： 数据收集：数据集的首要任务是收集大量文本数据。这可以包括从互联网上抓取文本、购买已有的数据集、与合作伙伴合作获取数据等。确保数据集的规模足够大，以支持模型的训练需求。
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大语言模型训练数据
语言模型的目标是通过模拟文本数据的生成概率，实现对自然语言的理解和生成。最初的模型，如n-gram，依赖于统计分析来预测词语序列，但这些模型难以捕捉复杂的文本依赖性，因此在处理复杂任务时表现不佳。 随着深度学习技术的兴起，特别是AlexNet 在视觉识别领域的突破，神经网络被引入到自然语言处理中。循环神经网络（RNN）及其衍生的LSTM和GRU显著提升了模型处理长序列数据的能力，使其能够更好地建模语言中的时序特征和文本关系。然而，这些方
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大语言模型概述
这类模型的核心是深度 神经网络，通过大规模的训练数据和强大的计算能力，使得模型能够学习到语言的语法、语境和语义等多层次的 信息。大语言模型的发展历史可以追溯到深度学习的兴起。在过去的几十年中，深度学习经历了多次浪潮，从...
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大型语言模型
大型语言模型（LLM） 是指包含数千亿（或更多）参数的语言模型，这些参数是在大量 文本数据 上训练的，例如模型 GPT-3、PaLM、Galactica 和 LLaMA。具体来说，LLM 建立在 Transformer 架构之上，其中多头注意力层堆叠在一个非常深的 神经网络 中。现有的 LLM 主要采用与小语言模型类似的模型架构（即 Transformer）和预训练目标（即语言建模）。作为主要区别，LLM 在很大程度上扩展了模型大小
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语言模型与数据集
（1）语言模型：给定文本序列x1,xT,其目的是估计联合概率p(x1,xT)，其应用包括做预训练模型、生成文本（给定几个词不断使用xt~p(xt|x1,xt-1)生成后续文本）和判断多个序列中那个更常见（2）使用计数建模：N元语...
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4个大语言模型训练中的典型开源数据集
在构建大语言模型时，数据的质量和多样性对于提高模型的性能至关重要‘同时，为了推动大模型的语言的研究和应用，学术界和工业界也开放了多个针对大语言模型的开源数据集，本篇文章将介绍典型的...
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企业数据，大语言模型和矢量数据库|机器之心
我们可以将私有数据作为微调语料来让大语言模型记住新知识，这种方法虽然可以让大模型更贴近企业应用场景、更高效使用私有数据，但往往难度较大，另外企业数据涵盖了文本，图像，视频，时序，...
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现存的大语言模型数据集有哪些？
除了大型模型框架外，大规模高质量的训练语料库对于训练大型语言模型也是至关重要的。由于openai爬取了大量网络数据集资源，如果想底层构建自己专属的大模型，数据是重要的一环，建议做数据抓取方案设计，积累构建自身特色的大模型数据...
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