从零开始：大模型入门指南

什么是大模型

大语言模型(LLM)是一种人工智能技术,它使用大量的数据和复杂的神经网络架构来理解和生成自然语言文本。这些模型通常通过在大规模文本数据集上进行训练,学习语言的模式、语法和语义,从而能够执行各种语言处理任务,如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统和文本生成等。

大语言模型的特点包括:

1.大规模数据训练:这些模型需要大量的文本数据进行训练,以从便捕捉语言的多样性和复杂性。

2.深度学习架构:大语言模型通常采用深度神经网络,尤其是变换器(Transformer)序列数据,并捕捉长距离依赖关系。架构,这种架构能够有效处理。

3.预训练和微调:大语言模型先在大规模数据集上进行预训练,学习语言的通用表示,然后在特定任务上进行微调,以适应特定的应用场景。

4.强大的生成能力:这些模型不仅能够理解语言,还能够生成连贯、流畅的文本,有时甚至能够达到与人类写作相媲美的水平。

5.广泛的应用:大语言模型的应用范围非常广泛,从自动摘要、内容推荐到聊天机器人和创意写作辅助等,都有其身影。

什么是模型参数?

模型参数是构成机器学习模型和深度学习模型的基本C元素,它们决定了模型如何从输入数据映射到预测输出。在训练过程中,模型参数通过学习数据集中的模式和关系进行调整,以便模型能够准确地执行分类、回归、特征提取等任务。

1.权重(Weights):权重是模型中最重要的参数,它们决定了输入数据如何影响最终的预测结果。在神经网络中,权重类似于生物神经元之间的连接强度。

2.偏置(Biases):偏置是加在每个神经元输出上的一个常数,用于调整输出的水平位置,以便更好地拟合数据。

3.结构参数:这些参数定义了模型的结构,例如神经网络中的层数、每层的节点数、激活函数的类型等。

4.超参数(Hyperparameters):超参数是在训练过程开始之前前设置的参数,它们控制着训练过程本身,如学习率批量大小、训练迭代次数等。

‍模型参数的学习和调整是训练过程的核心。通过前向传播和后向传播算法,模型参数会根据损失函数(一个衡量模型预测与实际结果差异的指标)进行优化。优化的目标是最小小化损失函数,从而提高模型在训练集和验证集上的性能。

在训练完成后,模型参数固定下来,可以用来对新的输入数据和进行预测。这些参数通常被保存在一个文件中,以便在不同的环境或应用中加载和使用。模型参数的质量直接影响到桶模型的性能和泛化能力,因此在机器学习和深度学习项目中,参数的选择和调整是一个重要的研究和实践领域。

一旦模型训练完成,这些参数的值就被固定下来,并可以用于双对新数据进行预测和推理

2018,GPT-1,17亿个模型参数2019,GPT-2,15亿个模型参数2020,GPT-3,1750亿个模型参数2022,GPT-3.5,增加了代码训练与指令微调2023,GPT-4.0,更多的模型参数+多模态模型(可以同时处理和理解多种类型的数据,包括文本、图像、音频、视频等等)人工智能领域不断追求更高模型性能,就伴随着模型参数的提升

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