赞
踩
在上一篇文章中,我们已经科普了什么是自然语言处理(NLP)、常见用例及其与向量数据库的结合。今天,依然是「X」Embedding in NLP 系列专题,本文为初阶第二篇,我们将深入介绍在 2023 年爆火的大语言模型 NLP 模型,包括 BERT、XLNet 等基础模型和 GPT、PaLM 等。
大语言模型(LLM)是一种机器学习模型,可以执行各种 NLP 任务,包括文本翻译、回答问题、根据知识库分类和生成词汇等。大语言模型中的“大”体现在其架构使用的参数数量上,常见的 LLM 都包含数十亿个参数。以下是在 2023 年爆火且备受关注的 LLM。
*GPT,全称 Generative pre-trained transformers,即生成式预训练 Transformer 模型
于2021年发布,包含 1750 亿个参数。
能够完成翻译、问答、写作论文,甚至生成代码等任务。
从模型架构而言,GPT-3 是只带有解码器(decoder)的 transformer 模型。
是最后一个由 OpenAI 公开参数数量的 GPT 模型。
自 2022 年 9 月起由微软独家使用。
2022 年推出的升级版 GPT 模型,包含参数更少。
ChatGPT 训练所用的模型是基于 GPT-3.5 模型微调而来的。GPT-3.5 一经推出即迅速走红,短短五天内吸引 100 万用户,用户总数在 2 个月内达到 1 亿。
GPT-3.5 模型基于截至 2021 年 9 月的数据进行训练,比之前版本的模型更具有时效性。
必应(Bing)搜索引擎中最初集成了 GPT-3.5,但目前使用的是 GPT-4。
GPT 系列中的最新版本,于 2023 年发布。
GPT-4 是多模态模型,支持图像和文本类型的输入。
在微软 Azure AI 的人工智能超级计算机上训练,比以往任何模型都更具创造力和协作性。
于 2023 年推出,展现 Google 在机器学习和 Responsible AI 领域积累的成果。
相比 PaLM,PaLM 2 基于并行多语言文本和更大的语料库进行预训练。
在高级推理、翻译和代码生成方面表现出色。
于 2023 年发布,提供三种参数规格(70 亿、130 亿和 700 亿)的基础模型。
LLama 2 Chat 包括基础模型和针对对话功能微调的模型。
功能丰富,性能强大,专为查询和自然语言理解等任务设计。
Meta 专注于打造教育型应用产品,因此 LLaMA-2 是适用于 EdTech 平台理想的 AI 助手。
于 2023 年推出,擅长复杂的推理任务。
聚焦于 Constitutional AI,引导 AI 根据一些原则或规则进行自我完善和监督,避免产生有害或不友善的输出。
Claude 2 是一个友好的助手,能够完成用户发出的各种自然语言指令。
埃隆·马斯克的公司 xAI 于 2023 年宣布推出 Grok-1,用于巧妙回答几乎所有问题。
灵感来源于《银河系漫游指南》。
通过
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。