预训练大模型

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最新推荐文章于 2025-08-14 01:00:00 发布
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#大模型

预训练PDF数据格式转换
热门推荐
herosunly的博客
08-12 18万+
本文主要介绍了预训练PDF数据格式转换，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. PDF数据格式转换
人工智能|预训练大模型——常用大模型的原理介绍
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
11-15 1460
这些模型使用表中的超参数构建。这三个模型使用相同的数据和词汇表进行相同的训练（除了批量大小），feed-forward size dff始终为dmodel的4倍，注意力头大小始终为256。在训练期间，数据集不按其大小进行采样，而是质量较高的数据集采样更频繁，因此CommonCrawl和Books2数据集在训练期间采样不到一次，但其他数据集采样2-3次。虽然具体的训练细节没有公布，但一个有意思的事情是，在GPT4中的技术报告中，上述表格中的实验证明RLHF基本不起作用，甚至有些情况会降低效果。
【大模型系列】预训练
靖待的优快云博客
04-23 1607
大模型系列之预训练笔记。
大模型预训练
qq_45809323的博客
09-10 1837
大模型预训练是深度学习领域的一项关键技术，通过在大规模数据上进行初步训练，让模型学习通用的特征表示，进而在下游任务中实现更高的性能。无论是自然语言处理还是计算机视觉，预训练模型都大大提高了模型的效率和泛化能力，同时减少了对标注数据的依赖。在未来，随着计算资源和数据集的进一步扩大，预训练技术将在更多领域中发挥重要作用。
大模型预训练技巧
狮子座明仔知识集散场
09-12 2765
领域模型 / 专家模型 就是在某一个专业领域性能特别好的模型，可能包括法律、医学、教育、role-play 等等。一般来说，领域模型比较重要的环节是 RAG，我们需要有一个特别高精的检索库，来辅助模型做一些专业的回答。这也就是说，做好 sft 和 ppo 似乎就可以了？其实，这么想也基本正确，因为大部分领域模型所处理的任务场景，80% 都是模型的通用能力能 cover 的。以法律大模型为例，“判断是否是法律问题、总结律师发言重点、提取法官判决结果等等？
一文读懂预训练模型（非常详细），大模型预训练看我这一篇就够了！
m0_63171455的博客
04-22 2659
对于希望学习算法或尝试现有框架的人来说，预训练的模型是一个很好的帮助。由于时间限制或计算资源的限制，不可能总是从头构建模型，这就是为什么存在预训练模型！通常而言，预训练好的网络参数，尤其是底层的网络参数，若抽取出特征跟具体任务越无关，越具备任务的通用性，所以这是为何一般用底层预训练好的参数初始化新任务网络参数的原因。而高层特征跟任务关联较大，实际可以不用使用，或者采用Fine-tuning用新数据集合清洗掉高层无关的特征抽取器。预训练模型是指在大规模数据集上预先进行训练的神经网络模型，通常在。
大模型训练流程（一）预训练
qq_43243579的博客
02-19 5582
入门大模型训练的第一步：预训练（从根上学透大模型）
大模型预训练任务
星辰火之梦
05-06 2108
大型预训练模型（如BERT、GPT等）通常使用一些预训练任务来学习语言表示。这些任务旨在让模型对语言进行深入理解，从而为后续的下游任务提供更好的表征。：模型随机地掩盖输入文本中的一些词汇，然后预测这些被掩盖的词汇。这个任务使模型能够学习上下文中的词汇关系和语义。：给定两个句子，模型需要预测这两个句子是否是连续的。这个任务可以帮助模型理解句子之间的逻辑关系和语义连贯性。：模型需要对输入文本中的每个词汇进行分类，例如词性标注、命名实体识别等。这个任务有助于模型学习词汇的语法和语义信息。
多模态基础大模型-预训练解决方案 2024
python12345678_的博客
08-09 1955
多模态预训练大模型架构与 GPT 和 BERT 类似，也是基于自注意力机制 Transformer 深度学习模型，其最大特点是模型的输入由单一模态的文本拓展到文本、语音、图像、视频等多个模态数据同时作为输入。多模态大模型主要指输入包括两种及以上模态的、参数量大于亿级的深度学习网络模型。单模态大模型主要是指模型输入只包括一种模态（如只包括语音、图像或文本）的、大规模参数量的深度神经网络模型。
AI大模型基础：预训练与微调（迁移学习与微调策略）
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
08-14 6199
预训练与微调是现代AI大模型（如BERT、GPT、ViT）的核心技术，基于迁移学习范式，通过在大规模数据集上预训练模型并在特定任务上微调，显著提升性能和效率。本文将深入讲解预训练与微调的原理、实现方法及在实际场景中的应用，适合对AI大模型感兴趣的读者。
预训练语言模型
qq_37977007的博客
04-29 1848
介绍预训练模型的一些预训练过程和应用，并配合代码实现，更好的辅助完成理解。
预训练大模型与医疗.pdf
08-09
预训练大模型与医疗 预训练大模型是当前自然语言处理（NLP）和机器学习领域的热门话题，该技术已经被广泛应用于医疗领域。预训练大模型的提出是为了解决传统机器学习模型在小数据集上的欠拟合问题，通过在大数据集...
人工智能|预训练大模型——全球医疗大模型
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
09-17 3621
谷歌和DeepMind的科研人员在《自然》杂志上发表了一项研究，根据其研究结果，一组临床医生对谷歌和DeepMind团队的医疗大模型Med-PaLM回答的评分高达92.6%，与现实中人类临床医生的水平（92.9%）相当。
论文笔记：预训练大模型综述（NLP相关部分）
sfgsdfg2516的博客
08-04 1695
预训练基础模型(PFMS)是具有不同数据模式的各种下游任务的基础。PFM(例如BERT、ChatGPT和GPT-4)在大规模数据上进行训练，为广泛的下游应用提供合理的参数初始化。BERT与GPT与传统方法相比具有各自的特点，具体而言：BERT从Transformer中学习双向编码器表示，GPT使用Transformer作为特征提取器，并在大型数据集上训练最近，ChatGPT表现出来卓越的性能，PFM也为人工智能领域带来重大突破许多研究提出了不同的方法、数据集和评估指标，提高了对更新调查的需求。
本地模型部署指南[可运行源码]
11-23
本文详细介绍了如何访问和配置本地已部署的模型。首先，用户需要访问指定网址下载并安装chatbox软件。安装完成后，初次进入时需要选择使用自己的模型选项。接着，进入设置界面，选择模型提供方为ollama api，并输入相应的域名（如http://xxxxx:11434），其他设置保持默认，最后点击保存即可完成配置。配置完成后，用户可以选择并使用模型。整个过程简单明了，适合需要本地部署模型的用户参考。
基于ssm框架实现的网上商城.zip
11-23
基于ssm框架实现的网上商城.zip
JDK安装与环境配置[项目代码]
最新发布
11-23
本文详细介绍了JDK的安装和环境变量配置的全过程。首先，从JDK官网下载安装包，然后按照步骤进行安装，默认安装路径为C:Program FilesJavajdk-17。接着，重点讲解了如何配置环境变量，包括新建JAVA_HOME变量和修改Path变量，以便在任意路径下执行Java程序。最后，通过cmd命令验证JDK是否安装成功。此外，文章还附带了一份Python学习资料的推广内容，包括学习路线、视频、书籍、工具包、实战案例和面试题等资源。
C++类和对象基础[项目代码]
11-23
本文详细介绍了C++中类和对象的基础知识，包括面向对象与面向过程的区别、类的定义与访问限定符、封装的概念、类的作用域、实例化过程以及类对象模型的计算方法。文章还深入探讨了this指针的作用和特性，通过实例代码解释了this指针在成员函数中的使用方式及其重要性。此外，文中还涉及了结构体内存对齐规则和空类大小的特殊情况，为读者提供了全面的C++类和对象入门指导。
Windows安装Scrapy指南[项目代码]
11-23
本文详细介绍了在Windows系统下使用Anaconda安装Scrapy的方法，解决了pip无法直接安装Scrapy的问题。Anaconda是一个专注于数据分析的Python发行版本，内置了conda包管理系统，能够方便地管理工具包和虚拟环境。文章解释了Anaconda和conda的概念，并列举了Anaconda的优点，如省时省心、自动处理依赖关系、支持多环境隔离等。此外，还提供了Anaconda的下载链接和安装步骤，最后指导用户通过conda命令安装Scrapy。
预训练大模型：医疗领域的精准与可解释性探索
6. **BERT和GPT的比较**：论文对比了两大典型大语言模型，BERT以其双向设计和掩码语言模型、下一句预测任务在医疗信息处理中展现的优势，而GPT则可能代表了另一种类型的预训练模型，侧重于序列生成。 7. **数基生命...
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