大模型和大语言模型的区别

大语言模型的代表有BERT、GPT等模型，它们通过学习大量的自然语言数据，可以生成和理解自然语言文本，具有很强的语言处理能力。 二、任务和算法的区别 大模型和大语言模型在任务和算法上也存在一些区别。 首先，大模型通常采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或变种网络（例如ResNet、Inception等）进行建模和训练。这些模型的训练通常采用监督学习的方式，通过大量的标注数据进行模型的训练和优化。大模型的训练通常需要大量的计

一文读懂：如何用大语言模型实现电子病历数据后治理

无论是与自然语言相关的病历信息记录与检索系统，还是临床诊疗决策辅助支持，都将因大语言模型的产生为提高患者就医体验，提升医生诊断效率，提效临床数据治理提供全新的可能性。有数据显示，...

[深度学习] 大模型学习

LLM）是一类基于Transformer架构的 深度学习 模型，主要用于处理与自然语言相关的各种任务。简单来说，当 用户输入 文本时，模型会生...

【大模型】在使用大语言模型的过程中，我们需要考虑到哪些道德问题？

为了解决数据隐私问题，可以采用一系列的隐私保护技术，包括数据加密、数据匿名化、分布式学习等。这些技术可以在保证模型性能的同时，最大程度地保护用户数据的隐私。 偏见消除和审查机制 偏见消除和审查机制 为了减少偏见和歧视问题，可以采用偏见消除技术和审查机制。偏见消除技术可以通过重新平衡训练数据、引入对抗性训练等方式来减少模型中的偏见和歧视，而审查机制可以对生成的文本进行审查和筛选，排除带有偏见和歧视的内容。

如何评估大语言模型

因为大语言模型已经在训练过程中 显示 出了对无标注数据的学习能力。反向缩放奖 是近期社区的一项工作，通过在各种尺寸和结构的模型上进行大规模零样本评估，以发现哪些大模型的表现比小模型还...

大语言模型背景

通常，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，如GPT-3、PaLM、Galactica和LLaMA。具体而言，大语言模型建立在Transformer架构的基础上，其中多头注意力层堆叠在非常深入的神经网络中。现有的大型语言模型主要采用Transformer类似的模型架构和预训练语言建模作为小型语言模型。作为主要区别，大语言模型在很大程度上扩展了模型大小、预训练数据和总计算量（放大倍

LLM大语言模型数据处理

在左侧导航栏选择 模型开发与训练 > 可视化建模（Designer） ，进入 Designer 页面。 创建工作流。 在 预置模板 页签下，选择 业务领域 > LLM 大语言模型 ，单击 L

2.4 大模型数据基础：预训练阶段数据详解 ——《带你自学大语言模型》系列

近年来，语言模型已经完成了向“预训练+微调/提示”范式的迁移，在这个范式下，预训练阶段要解决的关键问题是借助大规模语料资源，抽取那些语言的共性结构和关系，而微调阶段要解决的是如何借助小规模的专用数据集，进行模型能力的“...

数智医疗 | 国内首个自研医疗大语言模型——MedGPT

2000年代中期至今，随着深度学习技术的出现和发展，以及大数据和云计算等基础设施的完善，人工智能进入了快速发展阶段。尤其是在...

关于大语言模型的描述，不正确的是:（）。

大语言模型可以超越训练数据的知识领域生成内容 B．大语言模型支持语言、图像和语音等多种数据类型的处理 C．大语言模型的训练需要大量计算资源 D．大语言模型使用的参数规模通常可达10亿级...