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96SEO 2026-02-19 11:57 15
由人工设计特征并使用统计方法对固定长度的文本窗口序列进行建模分析这种建模方式也被称为N-gram语言模型。
基于N-gram语言模型以上的问题以及随着神经网络技术的发展人们开始尝试使用神经网络来建立语言模型。
基于Transformer的预训练模型包括GPT、BERT、T5等。
这些模型能够从大规模通用文本数据中学习大量的语言表示并将这些知识运用到下游任务中获得较好的效果。
预训练在大规模数据集上事先训练神经网络模型使其学习到通用的特征表示和知识
微调在具体的下游任务中使用预训练好的模型进行迁移学习以获取更好的泛化
随着预训练模型Transformer参数的指数级提升其语言模型性能也会线性上升。
2020年OpenAI发布了参数量高达1750亿的GPT-3首次展示了大语言模型的性能。
Transformer大量参数
Meta公司的LLaMA-13B模型以及谷歌公司的PaLM-540B
国内如百度推出的文心一言ERNIE系列、清华大学团队推出的GLM等等
像“人类”一样智能具备了能与人类沟通聊天的能力甚至具备了使用插件进行自动信息检索的能力缺点
参数量大算力要求高、训练时间长、可能生成部分有害的、有偏见的内容等等
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