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目錄
LLM 大模型技術(shù)調(diào)研
一 LLM技術(shù)概覽
二 關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)
2.1 Instruction Tuning文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-721435.html
2.1.1 Instruction tuning Definition[6]</文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-721435.html
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近年來，人工智能技術(shù)取得了飛速的發(fā)展，各種領(lǐng)域都出現(xiàn)了涉及人工智能的應(yīng)用。大型語言模型（Large Language Model, LLM）作為其中一種重要的技術(shù)手段，已成為當(dāng)前自然
下面是 LLM 大模型基礎(chǔ)術(shù)語庫的 100 個(gè)術(shù)語及其詳細(xì)說明和數(shù)學(xué)公式： 1. 詞匯表 (Vocabulary)：包含所有可能出現(xiàn)的單詞或子詞的集合。 2. 詞嵌入 (Word Embedding)： 將每個(gè)單詞映射到一個(gè)固定長度的向量，以便在模型中能夠進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。 3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Neural Network)：由多個(gè)神經(jīng)元組
整理開源的中文大語言模型，以規(guī)模較小、可私有化部署、訓(xùn)練成本較低的模型為主，包括底座模型，垂直領(lǐng)域微調(diào)及應(yīng)用，數(shù)據(jù)集與教程等。 目錄 1.?Model 2.?Application 3.?Dataset 4.?Evaluation 5.?Tutorial 6.?R
目錄 大型語言模型 (LLM) 一、LLM的起源 二、LLM的發(fā)展階段 三、LLM的應(yīng)用領(lǐng)域
GPT (Generative Pre-trained Transformer) ，生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer： 是一種基于 深度學(xué)習(xí) 的 自然語言處理模型 ，GPT 由 OpenAI 開發(fā)。 GPT 是一種基于 Transformer 模型的語言模型，可以通過大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而學(xué)習(xí)到語言的規(guī)律和模式，進(jìn)而生成自然流暢的語言文本。 本文將詳
作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) 作為人工智能的核心技術(shù)之一，自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如智能客服、智能翻譯、文本分類等。而機(jī)器學(xué)習(xí) (Machine Learning, ML) 模型是實(shí)現(xiàn)自然語言處理的主要工具之一，其中深度學(xué)習(xí) (Deep Lear
