大規模言語モデル (LLM) 技術の要点。
この記事では、LLM の開発と自然言語処理分野における LLM の応用について紹介します。筆者は、中国におけるLLMモデル関連の技術はある程度の進歩が見られるものの、最先端技術とのギャップには依然として改善の余地が大きいと指摘した。
記事内でも触れたように、LLM は深層学習に基づく自然言語処理技術であり、大量のデータを通じてモデルをトレーニングし、自然言語の理解と生成を実現します。現在、LLM は機械翻訳、テキスト要約、質問応答システムなどの分野で広く使用されています。
創発（創発）とは、トレーニングプロセス中に、モデルが人間が予期していなかった知識や法則を学習することを意味します。事前トレーニングとは、一般的なモデルを取得するための大規模データに対する教師なし学習を指します。プロンプトとは、モデルが特定の種類の出力を生成するようにガイドするために、入力に特定のプロンプト情報を追加することを指します。命令とは、特定の種類の出力を生成するようにモデルをガイドするために、入力に特定の命令情報を追加することを指します。
記事の内容を簡単に要約すると次のとおりです。
- LLM は、深層学習に基づいた自然言語処理テクノロジーです。
- LLM は、自然言語の理解と生成を実現するために、大量のデータを通じてモデルをトレーニングできます。
- LLM は、機械翻訳、テキスト要約、質問応答システムなどの分野で広く使用されています。
- 創発（創発）とは、訓練プロセス中にモデルが人間が予期していなかった知識や法則を学習することを意味します。
- 事前トレーニングとは、一般的なモデルを取得するための大規模データに対する教師なし学習を指します。
- プロンプトとは、モデルが特定の種類の出力を生成するようにガイドするために、入力に特定のプロンプト情報を追加することを指します。
- 命令とは、特定の種類の出力を生成するようにモデルをガイドするために、特定の命令情報を入力に追加することを指します。
- 中国は LLM モデル関連技術である程度の進歩を遂げていますが、最先端の技術にはまだ改善の余地が多くあります。
参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/597586623