什么是大型语言模型？
大型语言模型，也称为 LLM，是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络，这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义，并理解其中的单词和短语之间的关系。
转换器 LLM 能够进行无监督的训练，但更精确的解释是转换器可以执行自主学习。通过此过程，转换器可学会理解基本的语法、语言和知识。
与早期按顺序处理输入的循环神经网络（RNN）不同，转换器并行处理整个序列。这可让数据科学家使用 GPU 训练基于转换器的 LLM，从而大幅度缩短训练时间。
借助转换器神经网络架构，您可使用非常大规模的模型，其中通常具有数千亿个参数。如此大规模的模型可以摄取大量数据，这些数据通常来自互联网，但也包括来自Comm on Crawl（包含超过500亿个网页）和维基百科（约有5700万个页面）等来源。
详细介绍
什么是大型语言模型？ 大型语言模型，也称为 LLM，是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络，这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文 […]
