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大模型综述总结--第一部分 2.1 大语言模型的扩展法则KM扩展法则:Chinchilla 扩展法则2.2 大语言模型的涌现能力上下文学习能力(ICL):假设为大语言模型提供了一个自然语言指令、或几个任务的演示,它可以通过完成输入文本的单词序列的方式为测试实例生成预期的输出而无需而外的训练或者梯度更新(通过提高的实例就可以学会对应的任务不需要进行而外的训练)指令遵循:通过使用自然语言描述的混合任务数据集进行微调(指令微调),LLM可以在未见过的指令形式描述的任务表现出色。(泛华能力强) 阅读详情

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本书内容简单易懂,只需要有一点深度学习基础就能轻松读懂,可以作为一本入门级的技术书籍。全书一共有391页,主要分成5大部分,分别是大模型的预训练、指令微调、人类对齐模型使用和能力测评,并提供了部分技术的实践代码作为参考。人大出品:[中文版的LLM大语言模型入门指南!

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书中详细介绍了大模型技术的基础知识,讲解了大模型如何进行数据收集以及整体训练流程、数据清洗方法、指令微调技术等关键技术点。并且还提供了丰富的配套资源,如LLM Box代码库和Yu Lan大模型代码库,为读者提供了实践的便利,专门用来训练大模型。

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干货,人民大学《大语言模型》PDF全文分享 前段时间,人民大学初版了《大语言模型》一书,涵盖了模型架构、模型预训练、部署使用、智能体等内容。整体而言,《大语言模型》全面介绍了大语言模型的技术背景、发展过程、关键技术、资源、训练方法、微调技术、人类对齐、部署应用以及未来趋势,为读者提供了一个关于大语言模型技术的深入视角。大语言模型的发展历程:文章首先介绍了大语言模型的背景,包括ChatGPT的上线、大语言模型技术的重要性以及其发展历程,从统计语言模型到神经网络语言模型,再到预训练语言模型。 阅读详情

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