深入浅出：大型语言模型（LLM）的全面解读

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分类专栏： 人工智能 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
于 2024-03-22 09:30:00 首次发布
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深入浅出：大型语言模型（LLM）的全面解读

目录

  1. 引言
  2. LLM的发展历程
  3. 核心技术解析
  4. 典型应用场景
  5. 挑战与未来趋势
  6. 总结
  7. 参考文献

1. 引言

2023年ChatGPT的爆发式增长，标志着大型语言模型（Large Language Model, LLM）正式进入公众视野。这类参数规模超过千亿的AI模型，不仅能撰写流畅的文本、编写程序代码，甚至展现出推理和创造性思维能力。本文将深入剖析LLM的技术原理、应用场景及发展趋

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LLM其实就是large language model，大语言模型。如果对“最终任务”进一步进行分类，又大致可以分为两大不同类型的任务：自然语言理解类任务和自然语言生成类任务。如果排除掉“中间任务”的话，典型的自然语言理解类任务包括文本分类、句子关系判断、情感倾向判断等，这种任务本质上都是分类任务，就是说输入一个句子（文章），或者两个句子，模型参考所有输入内容，最后给出属于哪个类别的判断。自然语言生成也包含很多NLP研究子方向，比如聊天机器人、机器翻译、文本摘要、问答系统等。
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一千行代码实现一个完整的可训练和推理的60亿参数的大语言模型，去魅人工智能，去魅大语言模型。本文重在介绍机器学习和大语言模型的基本原理。在科学研究上，机器学习和大语言模型的每一个环节都可以优化研究。如何提升训练的效率，降低训练过程中的过拟合是大语言模型的关键，Transformer的出现为大语言模型的可行性提供了技术支持，OpenAI的chatgpt的出现，证明了加大模型参数可以让模型的能力出现质的提升。大语言模型未来将会继承发展，会让人工智能走进世界每一个角落。几百行代码实现大语言模型。
了解已开源的大语言模型
qq_37977007的博客
12-24 1000
简单介绍目前出现的四个大语言模型
Git拉取失败 Your local changes would be overwritten by merge.Commit, stash or revert them to proceed.
04-05
当你在使用Git拉取代码时，如果你的本地有未提交的修改，Git会提示你无拉取代码，因为拉取操作会覆盖你的本地修改。这时候，你可以选择以下几种方式来解决这个问题： 1. 提交本地修改：如果你的本地修改已经完成，并且你希望将这些修改提交到代码仓库中，可以先使用`git add`命令将修改添加到暂存区，然后使用`git commit`命令提交修改。提交后再进行拉取操作就不会出现冲突了。 2. 暂存本地修改：如果你的本地修改还没有完成，但是你需要拉取最新的代码，可以使用`git stash`命令将当前的修改暂存起来。这样可以将你的修改保存在一个临时区域，然后进行拉取操作。拉取完成后，你可以使用`git stash pop`命令将之前暂存的修改重新应用到工作区。 3. 放弃本地修改：如果你的本地修改不再需要，并且你希望完全放弃这些修改，可以使用`git reset --hard`命令来清除所有未提交的修改。这样可以将工作区恢复到最近一次提交的状态。然后再进行拉取操作。
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