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什么是大语言模型
大语言模型是指具有大规模参数和强大语言理解能力的机器学习模型。这些模型通常使用深度学习技术特别是递归神经网络RNN或变换器Transformer等架构。这些模型被训练以理解和生成自然语言能够处理广泛的语言任务包括文本生成、机器翻译、问答系统、语言理解等。大语言模型的训练通常分为两个阶段预训练和微调。在预训练阶段模型通过大量的文本数据进行自我监督学习学习语言的结构、语法和语义。在微调阶段模型根据特定任务的标记数据进行进一步训练以适应特定应用领域的需求。
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大模型成为发展通用人工智能的重要途径
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大语言模型的下游应用中增量续训和有监督微调是经常会用到的两种方式
增量续训 使用场景让基层模型学习到一些新只是如某个垂直领域知识 训练数据 文章书籍代码等
有监督微调 使用场景让模型学会理解和遵循各种指令或者加入少量领域知识 训练数据高质量的对话问答数据 书生·浦语大模型开源开放-评测 书生·浦语大模型开源开放-部署 书生·浦语大模型开源开放-智能体 Lagent AgentLego 总结
