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大语言模型-01-语言模型发展历程-03-预训练语言模型到大语言模型
简介 1.1语言模型发展历程 语言模型发展历程 语言模型通常是指能够建模自然语言文本生成概率的模型。 从语言建模到任务求解，这是科学思维的一次重要跃升。 语言模型的发展历程如下： 神经语言模型（Neural Language Models,NLM） 预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PLM） 预训练语言模型是一种在大规模文本数据上进行无监督学习得到的语言模型 语言模型任务是根据给定的上文预测下一个单词，通过这种方式，模型可以学习到语言的统计规律和语义表示。 掩码语言模型任务是随机掩盖输入文本中的一些单词，然后让模型预测被掩盖的单词，这可以帮助模型更好地理解上下文信息。 、千亿甚至万亿的模型 经过大规模数据预训练的数十亿参数的高性能模型也可以称为大语言模型 与传统语言模型构建的差异 极大地扩展了模型参数和数据数量 需要更为复杂、精细的模型训练方法 模型需要能够学习更多的数据知识
71600编辑于 2025-03-15 - 来自专栏IT从业者张某某
大语言模型-1.1-语言模型发展历程
简介 本博客内容是《大语言模型》一书的读书笔记，该书是中国人民大学高瓴人工智能学院赵鑫教授团队出品，覆盖大语言模型训练与使用的全流程，从预训练到微调与对齐，从使用技术到评测应用，帮助学员全面掌握大语言模型的核心技术 /27667 语言模型发展历程 语言模型通常是指能够建模自然语言文本生成概率的模型。 语言模型的发展历程如下： 统计语言模型（Statistical Language models,SLM） ➢ 主要建立在统计学习理论框架，通常使用链式法则建模句子序列 ➢ 例如： n-gram 语言模型 预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PLM） 预训练语言模型是一种在大规模文本数据上进行无监督学习得到的语言模型。 语言模型任务是根据给定的上文预测下一个单词，通过这种方式，模型可以学习到语言的统计规律和语义表示。
49300编辑于 2025-03-15 - 来自专栏小鹏的专栏
07 语言模型
语言模型
58010发布于 2020-03-25 - 来自专栏IT从业者张某某
大语言模型-01-语言模型发展历程-01
简介 本博客内容是《大语言模型》一书的读书笔记，该书是中国人民大学高瓴人工智能学院赵鑫教授团队出品，覆盖大语言模型训练与使用的全流程，从预训练到微调与对齐，从使用技术到评测应用，帮助学员全面掌握大语言模型的核心技术 这里没有继续问，一问一个不吱声 大语言模型的百花齐放时代 语言模型发展历程 语言模型通常是指能够建模自然语言文本生成概率的模型。 从语言建模到任务求解，这是科学思维的一次重要跃升。 语言模型的发展历程如下： 统计语言模型（Statistical Language models,SLM） ➢ 主要建立在统计学习理论框架，通常使用链式法则建模句子序列 ➢ 例如： n-gram 语言模型 通常这种方式可以结合不同阶数估计方法的优势 但仍然不能从根本解决数据稀疏性问题 神经语言模型（Neural Language Models,NLM） 在自然语言处理领域，NLM 指神经语言模型 神经语言模型在自然语言处理领域的应用越来越广泛，涵盖了机器翻译、语音识别、文本生成等多个任务。
42500编辑于 2025-03-15 - 来自专栏null的专栏
神经语言模型
语言模型 什么是语言模型？通俗的来讲是判断一句话是否符合人说话的模型，如可以说”猫有四条腿“，却不能说”四条腿有猫“。因为”四条腿有猫“这样的表述不符合人们的正常语言规范。 在语言模型的发展过程中，分别出现了专家语法规则模型，统计语言模型，神经网络语言模型三个阶段。 其中，专家语法规则模型出现在语言模型的初始阶段，我们知道，每一种语言都有其特定的语法规则，因此在早期，人们设法通过归纳出的语法规则来对语言建模；统计语言模型则是对句子的概率分布建模，通过对大量语料的统计发现 ，符合人们正常语言规范的句子出现的概率要大于不符合语言规范的句子，如上述的“猫有四条腿”出现的概率要大于“四条腿有猫”的概率；神经网络语言模型是在统计语言模型的基础上，通过神经网络模型对句子的概率分布建模的方法 下面将从统计语言模型开始讲起。 2. 统计语言模型 2.1. 统计语言模型 统计语言模型（statistical language modeling）通过对大量语料的统计预测出句子的分布。
49210编辑于 2022-01-05 - 来自专栏朴素人工智能
跨模态语言模型
本文为预训练语言模型专题的第17篇。 今天聊一聊近年来挺火的“多模态”任务。其实这不是我们第一次聊到多模态了，之前发的Kaggle PetFinder比赛方案其实就在解决一个多模态预测的问题。 多模态输入 目前最新的多模态模型基本都是以transformer为backbone，为了达到更好的语言模态处理能力，往往都在预训练语言模型的基础上进行扩展。 第一个任务是带视觉线索的掩码语言模型（Masked language model with visual clues）。这个任务的扩展是自然的，在就是引入视觉信息之后做MLM。 这个任务是第一个任务的对偶任务，前面那个任务是用视觉信息来辅助语言模型训练，而这个是借助语言信息来进行ROI图像预测。预测的标签来自于R-CNN模型的预测结果（注意，这个结果是来自于视觉信息的）。 这里提一下比它稍微早一些的VisualBERT[5]，这个模型也采用了两个预训练任务，其中有一个是和VL-BERT一样的MLM，而另一个是图像语言相关性任务（sentence-image prediction
1.5K20发布于 2020-06-29 - 来自专栏流媒体
C语言内存模型
内存四区 1栈区 由编译器自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等 2.堆区 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回 3.静态全局数据区 主要包括静态全局区和常量区 char *s = "HelloWorld";//该字符串 HelloWorld 即存放于文字常量区，不可修改。但指针s存放于栈区。 若在程序中尝试对其修改（例如尝试修改第一个字符 *s = 'h';），将出现编译可通过，运行报错的情况。 同时因注意它与const修饰的变量之间的区别： char aa =
2K30发布于 2018-08-23 - 来自专栏麒思妙想
编程语言内存模型
编程语言内存模型回答了并行程序可以依靠什么行为以便它们的线程之间可以共享内存的问题。 编程语言内存模型回答了这个问题，以及其它类似问题。 这是硬件内存模型的DRF-SC属性，在编程语言环境中采用。 编程语言内存模型规定了程序员和编译器所需的额外细节，作为他们之间的约定。上面谈到的通用特征基本上适用于所有现代语言，但直到最近，事情才收敛到一点:在21世纪初，有明显更多的变种。 即便如此，这也再次提醒我们，精确地使用以前发生的事情来指定无数据竞争程序和活泼程序的语义是多么微妙，以及将语言内存模型与底层硬件内存模型相匹配是多么微妙。
1K30发布于 2021-08-12 - 来自专栏斜述视角
自然语言处理 | 统计语言模型
我们聊一下自然语言处理（NLP）这一方向，当前的语音识别，机器翻译等人工智能领域备受欢迎和关注，那么计算机到底是怎么处理自然语言的，换句话说：计算机真的像人一样能够理解我们人类独特的语言吗？ 在自然语言处理研究的早期，计算机科学家们走入了一个误区：当时，学术界普遍认为，要让计算机能够有效的处理自然语言，首先就是让计算机能像人类一样去理解自然语言。 自然语言从诞生之初起，就是一种具有上下文相关特征的语言。 人类的语言是存在歧义性的，比如：“I am a boy”。在大部分的场景里，这句英文的译文应是：“我是个男孩”。 因此，计算机在处理自然语言时，一个基本问题就是为自然语言这种上下文相关的特征建立数学模型。 统计语言模型 1970年弗里德里克·贾里尼克针对自然语言处理的困境提出一个新观点：一个句子是否合理，就看它出现的可能性大小如何。
73740发布于 2018-08-20 - 来自专栏算法工程师的养成之路
自然语言处理(三)语言模型
语言模型参数估计 参数估计 通过模型训练获取模型中所有的模型参数即条件概率. 参数的学习方法：最大似然估计MLE 由于语料是有限的，不可能包含所有可能出现的词的组合，因此在必然存在零概率问题. 语言模型应用 计算句子概率 给定若干词，预测下一个词 改进的语言模型 n-gram存在的问题 对语料敏感，训练参数难以反映不同领域之间语言规律上的差异. 基于混合方法的语言模型 大规模训练语料来自不同领域，在主体、风格都有一定的差异，而测试预料通常是同源的，为了获得最佳性能，语言模型必须适应各种不同类型的语料对齐性能的影响. 自适应方法： 将训练语料聚为n类，语言模型划分成n个子模型. 确定适当的训练语料子集，并利用这些预料建立特定的语言模型. 在模型运行时识别测试预料的主题或主题的集合. 整个语言模型的概率通过下面的线性插值公式计算得到.
1.1K40发布于 2019-01-18 - 来自专栏算法channel
自然语言处理|语言模型介绍
： 深度学习|自然语言处理之词To词向量 下面，总结自然语言处理中的语言模型，那么何为语言模型？ 下面就来说说语言模型相关的算法。 这个问题就是语言模型需要解决的问题，下面介绍几种求解这个概率的算法。 4 动态语言模型 以上介绍的这3种语言模型，都属于静态语言模型，都是预先从训练语料库中估算好的。实际上，在自然语言中，经常出现这样现象：某些在文本中通常很少出现的词，在某一局部文本中突然大量地出现。 能够根据词在局部文本中出现的情况，动态地调整语言模型中的概率分布数据的语言模型，使之成为动态、自适应或者基于缓存的语言模型，这种混合模型可以有效地避免数据稀疏的问题。 以上就是几种常用的语言模型算法。
96360发布于 2018-04-02 - 来自专栏MySQL解决方案工程师
大型语言模型LLM
LLM（Large Language Model）是大型语言模型的缩写，语言模型（LM）是一个文本的概率模型。为了能够简单说明该模型，在这里举一个简单的例子。 注意，LLM中第一个L是指模型参数的数量。 按照此时的候选词汇概率高低，LM大概率会选择“狗”填入括号中，如果句子变为“我写信给农场，希望他们送我一个宠物，他们送给我一只小（）”。 ，并改变了以往自然语言处理中常用的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的主导地位，使得 Transformer 架构成为许多先进语言模型的基础。 LLM中的各种模型具备不同的能力，例如嵌入（emmbedding）/生成（generation），模型的类型不同导致了它们的参数数量不同。 解码 Decoder 模型用于接收连续的词汇并输出下一个词汇。例如，GPT-4，Llama，BLOOM，Falcon，...。 解码主要用于生成文本，聊天模型等等。
54810编辑于 2024-06-14 - 来自专栏语言与智能
统计语言模型简介
统计语言模型是自然语言处理最基础也最重要的任务，也是其它复杂自然语言理解系统中重要的模块之一，理解语言模型对进一步了解自然语言处理，有非常重要的意义。 统计语言模型基于概率论，表达简洁有效，计算速度快，非常适合商业系统的应用，在很长一段时间内，都是最主流的语言模型方法。
1.1K70发布于 2018-06-20 - 来自专栏ytkah
LLaMA大型语言模型
LLaMA 的官方博文也提到，“后续还需要更多研究，以解决大语言模型中的偏见、有害评论和捏造事实等风险。” 根据 Meta 官方发布的消息，LLaMA 是一种先进的基础语言模型，旨在协助研究人员在 AI 相关领域迅速开展工作。 据悉，LLaMA 跟 OpenAI 的 GPT-3 模型差不多，LLaMA 模型是根据世界上二十种最流行的拉丁语和西里尔字母语言文本训练而成的。 而且重点在于，“我们相信该模型有助于推动大语言模型的大众化普及，因为它完全能够在单 GPU 上运行。 而且在规模化模型层面，我们的 65B 参数模型也完全能够与 Chinchilla 或者 PaLM-540B 等顶尖大语言模型相媲美。”
2.8K40编辑于 2023-03-08 - 来自专栏产品笔记
大语言模型(LLM)
这些模型的目标是理解和生成人类语言。为了实现这个目标，模型需要在大量文本数据上进行训练，以学习语言的各种模式和结构。如 ChatGPT，就是一个大语言模型的例子。 目前，大语言模型取得如此巨大的成就，总结了五方面原因：模型、数据和计算资源的扩展；高效稳定的训练手段；语言模型能力诱导；对齐训练，将大语言模型与人类偏好对齐；工具使用（潜在发展方向）； ---- 02 — 大语言模型预训练和微调技术 大型通用语言模型可以进行预训练，然后针对特定目标进行微调。 预训练是大语言模型能力的基础。当语言模型的参数量扩展到超千亿级别时，从头预训练一个大语言模型就成为一件十分困难且有挑战的事情。在数据层面，如何收集尽可能多的高质量语料对预训练模型的效果十分关键。 03 — 大语言模型的特征 大型通用语言模型可以进行预训练，然后针对特定目标进行微调。 Large（大）：在"大语言模型"的上下文中，"大"主要有两层含义。一方面，它指的是模型的参数数量。
1.8K50编辑于 2023-09-09 - 来自专栏muller的测试分享
Mistral 大语言模型
我们通过突破性的创新打造开放、高效、有用且值得信赖的人工智能模型。我们的使命是让前沿人工智能无处不在，为所有建设者提供量身定制的人工智能。 在线 Chat 服务 Le Chat开源大语言模型 Mistral MixtralMistral 大语言模型Mistral-7BMistral-7B 大型语言模型 (LLM) 是一个预训练的生成文本模型 r = llm.invoke('请为google编写web自动化测试用例，使用pytest page object设计模式，断言使用hamcrest') debug(r)Mixtral 大语言模型 Mixtral 大语言模型介绍这是一种具有开放权重的高质量稀疏专家混合模型 (SMoE)。 它是最强大的开放权重模型，具有宽松的许可证，也是成本/性能权衡方面的最佳模型。特别是，它在大多数标准基准测试中匹配或优于 GPT3.5。Mixtral 的特点可以优雅地处理 32k 令牌的上下文。
42610编辑于 2024-09-03 - 来自专栏人工智能
自然语言处理 语言模型介绍
： 下面，总结自然语言处理中的语言模型，那么何为语言模型？ 下面就来说说语言模型相关的算法。 这个问题就是语言模型需要解决的问题，下面介绍几种求解这个概率的算法。 4 动态语言模型 以上介绍的这3种语言模型，都属于静态语言模型，都是预先从训练语料库中估算好的。实际上，在自然语言中，经常出现这样现象：某些在文本中通常很少出现的词，在某一局部文本中突然大量地出现。 能够根据词在局部文本中出现的情况，动态地调整语言模型中的概率分布数据的语言模型，使之成为动态、自适应或者基于缓存的语言模型，这种混合模型可以有效地避免数据稀疏的问题。
1.4K70发布于 2018-01-24 - 来自专栏科学最Top
时间序列的“语言”：从语言模型视角理解时序基础模型
核心理论：“时间的语言”假说 本文核心观点是：基于patch嵌入的时序基础模型可从形式上理解为大型语言模型的扩展，即可以将序列输入的基本单元理解为“token的分布”。 不难理解，在语言模型中，处理的是离散的token（词语），而时序模型将时序patch（短时间片段）作为基本单元。 图2：语言token与时序patch嵌入的对比。左图：在语言模型中，token嵌入呈现为离散且稀疏分布的单点。 正是这种从点表示到分布表示的扩展，使模型能够继承大型语言模型强大的表示和迁移能力。 这些发现为时间序列基础模型的跨域迁移能力提供了实证支持，即模型通过学习“时间的语言”实现对动态模式的抽象表示。
28600编辑于 2025-07-08 - 来自专栏DevOps
AI模型：开源大语言模型bloom学习
作为一名开源爱好者，我非常不喜欢知识付费或者服务收费的理念，所以便有决心写下此系列，让一般大众们可以不付费的玩转当下比较新的开源大语言模型bloom及其问答系列模型bloomz。 一、模型介绍 bloom是一个开源的支持最多59种语言和176B参数的大语言模型。 它的训练集包含了45种自然语言和12种编程语言，1.5TB的预处理文本转化为了350B的唯一token。 bigscience在hugging face上发布的bloom模型包含多个参数多个版本，本文中出于让大家都能动手实践的考虑，选择最小号的bloom-1b1版本，其他模型请自行尝试。 (checkpoint) #下载模型 网速足够快的情况下等一会就下载好了，但通常情况下我们得ctrl+c打断代码运行，手动下载模型存放到对应位置，即.cache\huggingface\hub\models–bigscience–bloom
89110编辑于 2024-03-29 - 来自专栏TechLead
一文解码语言模型：语言模型的原理、实战与评估
一、语言模型概述 什么是语言模型？ 语言模型（Language Model，简称 LM）是一个用于建模自然语言（即人们日常使用的语言）的概率模型。 应用场景 机器翻译：在生成目标语言句子时，语言模型用于评估哪个词序列更“自然”。 语音识别：同样的，语言模型可以用于从多个可能的转录中选择最可能的一个。 文本摘要：生成的摘要需要是语法正确和自然的，这也依赖于语言模型。 小结 总的来说，语言模型是自然语言处理中的基础组件，它能有效地模拟自然语言的复杂结构和生成规则。 ---- 二、n元语言模型（n-gram Language Models） 基本概念 在面对语言模型概率分布计算的高维度和稀疏性问题时，n元语言模型（n-gram models）是一种经典的解决方案。 在接下来的部分，我们将探讨如何通过预训练来进一步提升模型性能。 ---- 训练语言模型 自然语言处理领域基于预训练语言模型的方法逐渐成为主流。
3.4K30编辑于 2023-10-21
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