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大型语言模型巅峰之作！
这本书全面介绍了LLMs的设计、训练、发展和应用，从预训练语言模型和Transformer架构的概述开始，为理解基于提示的学习技术奠定了基础。书中深入探讨了微调LLMs的方法、将强化学习整合用于价值对齐，以及LLMs与计算机视觉、机器人学和...
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本文从预训练损失的角度重新审视语言模型的涌现能力，挑战了以往以模型大小或训练计算量为标准的观念
本文旨在从预训练损失的角度重新审视语言模型的涌现能力，挑战了以往以模型大小或训练计算量为标准的旧观念。研究动机 传统的观念认为，只有大型语言模型才具备处理复杂任务的涌现能力。然而...
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本文从预训练损失的角度重新审视语言模型的涌现能力，挑战了以往以模型大小或训练计算量为标准的观念
本文旨在从预训练损失的角度重新审视语言模型的涌现能力，挑战了以往以模型大小或训练计算量为标准的旧观念。研究动机 传统的观念认为，只有大型语言模型才具备处理复杂任务的涌现能力。然而...
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大模型微调，使用QLoRA和自定义数据集微调大模型（上）大模型知识库|大模型训练|开箱即用的企业大模型应用平台|智能体开发|53AI
微调大型语言模型以提高性能和降低训练成本。长按关注《AI科技论谈》 大语言模型（LLMs）对自然语言处理（NLP）的影响是非常深远的，不仅提高了任务效率，还催生出新能力，推动了模型架构...
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苹果推出OpenELM高效语言模型，开放源代码、预训练模型和配置
在WWDC24之前，苹果公司发布了一款名为OpenELM的高效语言模型，这款模型是开源的，并且其源代码、预训练模型和训练配方都可以在苹果的Github库中获取。官方介绍如下：大型语言模型的可重复性和...
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ECCV 2024｜是真看到了，还是以为自己看到了？多模态大模型对文本预训练知识的过度依赖该解决了
随着大型语言模型（llms）的进步，多模态大型语言模型（mllms）迅速发展。它们使用预训练的视觉编码器处理图像，并将图像与文本信息一同作为 token 嵌入输入至 llms，从而扩展了模型处理图像...
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基于XLNet预训练语言模型的短文本情感分析研究
预训练语言模型自提出以来在自然语言处理的各项任务上崭露头角,能从语料中学习到新知识,有望为短文本情感分类面临的难题提出解决思路。针对上述问题,提出基于融合情感词典的XLNet预训练模型和基于LSTM+Attention网络层的XLNet...
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大语言模型深度解析：主流架构与训练技术全面解读
这篇博客全面介绍了大型语言模型（LLMs）的构建流程，从流行架构的选择到实际建模的每个关键步骤。文章首先探讨了LLMs的模型架构，然后详细阐述了数据准备过程，包括数据的收集、清洗和去重，...
大语言模型就是大型预训练
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