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2023-03-20 17:51
大型语言模型
ChatGPT是一类机器学习自然语言处理模型的推断, 被称为大型语言模型(LLM). LLM消化了大量的文本数据, 并推断出文本中单词之间的关系. 在过去的几年里, 随着我们看到计算能力的进步, 这些模型也在不断增长. 随着输入数据集和参数空间大小的增加, LLM的能力也在增加.
语言模型的最基本的训练涉及到预测一连串词语中的一个词. 最常见的是, 这被观察为下一个标记预测和屏蔽语言模型.
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在这种基本的排序技术中, 通常是通过长短时记忆(LSTM)模型来部署的, 模型是根据周围的环境, 用统计学上最有可能的词来填补空白. 这种顺序建模结构有两个主要限制.
该模型无法比其他词更重视周围的一些词. 在上面的例子中, 虽然‘reading’可能最常与‘hates’联系在一起, 但在数据库中, ‘Jacob’可能是一个狂热的读者, 因此模型应该给予‘Jacob’比‘reading’更多的权重, 并选择‘love’而不是‘hates’.
输入数据是单独和顺序处理的, 而不是作为一个整体语料库. 这意味着当LSTM被训练时, 上下文窗口是固定的, 仅扩展到序列中几个步骤的单个输入之外. 这限制了单词之间关系的复杂性和可以导出的含义.
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