 一、大语言模型（LLM）是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本，还能够深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。 二、这个大语言模型到底有多大？ 拿 GPT 来说， GPT 其实出现了好几代，GPT 3 它有 45 个 t b 的训练数据，那么整个维基百科里面的数据只相当于他训练数据的 0. 6%。我们在这个训练的时候把这个东西称作语料，就语言材料，这个语料的量是可以说是集中到我们人类所有语言文明的精华在里面，这是一个非常非常庞大的一个数据库。 三、大模型的能力 2.1 涌...阅读全文
【完结9章】AI大语言模型 ChatGPT从0到1打造私人智能英语学习助手 视频课程分享——AI大语言模型 ChatGPT从0到1打造私人智能英语学习助手，完结19章。附源码下载。 深度学习的子领域中有两个重要的概念：大型语言模型（LLMs）和生成式人工智能（Generative AI）。大型语言模型，这类模型预先通过大量的文本数据进行训练，通常是从互联网或其他公开可获取的书籍中提取的。预训练期间，模型学习并理解文本数据的模式和结构。之后，在微调阶段，模型会根据特定的任务进行优化，这些任务可能包括机器翻译、文本生成、情感分析等。 与OrderStateEnum一样，我们来声明另一个枚举类型，状态触发类型 public enum OrderStateTriggerEnum { PlaceOrd...阅读全文
近日，天池FT-Data Ranker竞赛落下帷幕，天翼云智能边缘事业部AI团队（后称天翼云AI团队）凭借在大语言模型（LLM）训练数据增强方面的卓越研究，荣获大语言模型微调数据竞赛——7B模型赛道冠军。FT-Data Ranker竞赛是一场面向大语言模型研究、以数据为中心的竞赛，吸引了包括来自北京大学、Hantec等知名高校、研究机构、企业的近400支优秀队伍参赛。天翼云在激烈的角逐中脱颖而出，展现出强大的技术创新能力。数据在大语言模型（LLM）的能力打造中发挥着至关重要的作用，更好地构建和处理数据集成为大语言模型领域研究的重点。本次竞赛的核心在于独立、精确地评估和提升数据集质量，加速形成基准驱动的数据开发流程，增强大语言模型数据处理能力，提高该领域对数据质量和数据优化的理解能力。本次...阅读全文
