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大语言模型概述
131 2024-08-06
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摘要
大语言模型(LLM)是基于深度学习的自然语言处理模型,目标是模拟人类语言的处理和生成能力。它们广泛应用于机器翻译、文本生成等领域,并在不断发展中。
一、大语言模型的构成
LLM由语言模型、文本生成和理解模块、多模态处理模块以及对话管理和交互接口组成。它们共同协作,使LLM能够理解和生成自然语言。
二、通用大模型与垂直大模型的区别
通用大模型如GPT-3广泛适用于不同领域,而垂直大模型专注于特定领域。通用模型具有大规模参数,而垂直模型更加精准和专业。
三、通用大语言模型的特点
通用大语言模型如AIGC具备适应多样化输入、强通用计算、深度与强化学习结合的特点,具有高度灵活性和自动化。
四、大语言模型的算法模型
代表性的大语言模型包括BERT和GPT系列。BERT利用双向编码机制,GPT通过自回归方式生成文本。它们在自然语言处理任务中表现出色。
五、大语言模型的发展预测
未来大模型将以开源形式主导,大中型企业倾向选择垂直开源模型,云计算厂商将支持开源大模型的发展,而小微企业将主要采用大模型SaaS应用。
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