L'essentiel des techniques du grand modèle de langage (LLM).
L'article présente le développement de LLM et l'application de LLM dans le domaine du traitement du langage naturel. L'auteur a souligné que bien que certains progrès aient été réalisés dans la technologie liée au modèle LLM en Chine, il reste encore beaucoup à faire pour améliorer l'écart par rapport à la technologie la plus avancée.
Comme mentionné dans l'article, LLM est une technologie de traitement du langage naturel basée sur l'apprentissage en profondeur, qui peut former un modèle à travers une grande quantité de données, afin de réaliser la compréhension et la génération du langage naturel. À l'heure actuelle, LLM a été largement utilisé dans la traduction automatique, le résumé de texte, le système de questions-réponses et d'autres domaines.
L'émergence (émergence) signifie que pendant le processus de formation, le modèle apprend des connaissances ou des lois auxquelles les humains ne s'attendaient pas. La pré-formation fait référence à un apprentissage non supervisé sur des données à grande échelle pour obtenir un modèle général. L'invite fait référence à l'ajout d'informations d'invite spécifiques à l'entrée pour guider le modèle afin de générer un type de sortie spécifique. L'instruction fait référence à l'ajout d'informations d'instruction spécifiques à l'entrée pour guider le modèle afin de générer un type de sortie spécifique.
Voici un bref résumé du contenu de l'article :
- LLM est une technologie de traitement du langage naturel basée sur l'apprentissage en profondeur.
- LLM peut former un modèle à travers une grande quantité de données, afin de réaliser la compréhension et la génération du langage naturel.
- LLM a été largement utilisé dans la traduction automatique, le résumé de texte, le système de questions-réponses et d'autres domaines.
- L'émergence (émergence) signifie que pendant le processus de formation, le modèle apprend des connaissances ou des lois auxquelles les humains ne s'attendaient pas.
- La pré-formation fait référence à un apprentissage non supervisé sur des données à grande échelle pour obtenir un modèle général.
- L'invite fait référence à l'ajout d'informations d'invite spécifiques à l'entrée pour guider le modèle afin de générer un type de sortie spécifique.
- L'instruction fait référence à l'ajout d'informations d'instruction spécifiques à l'entrée pour guider le modèle afin de générer un type de sortie spécifique.
- La Chine a fait quelques progrès dans les technologies liées au modèle LLM, mais il y a encore beaucoup de place pour l'amélioration de la technologie la plus avancée.
Référence :
https://zhuanlan.zhihu.com/p/597586623