- 我的订阅
- 娱乐
我们正处于一个信息大暴发的时代，每天都能产生数以百万计的新闻资讯！
虽然有大数据推荐，但面对海量数据，通过我们的调研发现，在一个小时的时间里，您通常无法真正有效地获取您感兴趣的资讯！
头条新闻资讯订阅，旨在帮助您收集感兴趣的资讯内容，并且在第一时间通知到您。可以有效节约您获取资讯的时间，避免错过一些关键信息。
自然语言处理：大模型理论与实践
今天分享的是：自然语言处理：大模型理论与实践
报告共计：450页
《自然语言处理：大模型理论与实践》系统介绍了大模型技术在自然语言处理中的理论与实践。
核心观点
1. 语言模型基础
- 介绍独热表示、分布式表示等文本表示方法，以及Word2Vec、GloVe、ELMo等学习词向量的模型。还阐述N - gram模型和平滑技术、循环神经网络模型、Seq2Seq模型、注意力机制、Transformer模型及预训练语言模型的基本知识。
2. 大模型理论
- 架构：讲解基于Transformer的编码、解码、编解码大语言模型架构，非Transformer架构如FAT、AFT、RWKV模型，以及大模型架构配置的归一化、激活函数、位置编码、注意力与偏置等内容。
- 预训练：探讨预训练数据工程，包括通用、专业、多类别等数据源，多模态数据集，以及数据处理方法和对模型性能的影响。还介绍预训练方法如语言建模和去噪自编码，优化参数设置和可扩展训练技术。
- 微调：涵盖指令微调概念、构造指令实例的方法和数据集，指令微调任务中的自然语言理解和生成任务，多模态指令微调的数据构造和模型微调方法，以及指令微调优化方法和效果。
- 提示工程：深入探讨提示工程基础和进阶技术，包括情景学习、思维链和提示工程安全。
- 涌现：阐述涌现现象的概念定义、大模型中的涌现、缩放法则以及大模型的可解释性。
- 评估：介绍评估方式、任务和指标，包括人工评估、自动评估，以及垂直领域下大模型评估的专用方法和通用大模型的专家能力。
- 应用探讨：简要介绍基于大模型的智能体和具身智能，全面分析大模型在不同垂直领域的应用，以及大模型的挑战与局限、伦理和社会影响、隐私与安全问题等，并对未来进行展望。
3. 大模型实践
- 本地开发：详细介绍Transformers编程基础，以及使用Transformers和LLaMA - Factory微调大模型。
- 应用开发：介绍基于OpenAI、通义千问和LangChain等平台的大模型应用开发流程和技术细节。
以下为报告节选内容
返回搜狐，查看更多
责任编辑：
以上内容为资讯信息快照，由td.fyun.cc爬虫进行采集并收录，本站未对信息做任何修改，信息内容不代表本站立场。
快照生成时间：2024-10-23 23:45:06
本站信息快照查询为非营利公共服务，如有侵权请联系我们进行删除。
信息原文地址：
