本文将介绍大语言模型的重要性，它们如何被训练，应用场景，面临的挑战与风险，以及未来发展方向。阅读完毕后，您将对大语言模型的潜力和能力有更深入的理解。1、大语言模型是什么？大语言模型（LLM）是一种能够执行多种自然语言处理任务的机器学习模型，包括生成文本、分类文本、以对话方式回答问题以及文本翻译等。这类模型利用 Transformer 模型和大量数据集进行训练，因此被称为“大”。这让它们能够识别、翻

你可以根据特定的用例，通过微调大型语言模型的方式定制现有通用模型。为了更高效地微调模型，你可以考虑使用 LoRA 或模型分片（使用FSDP等框架）等技术。Modal的Llama和Mistral微调模板实现了许多这类的技术，能够帮助你快速启动分布式训练任务。你可以通过在 Modal 上微调 Llama 2 或Mistral 等开源模型获得一个定制的模型，这样不仅成本和延迟低于现有 API 服务，而且

预训练）是语言模型学习的初始阶段。在预训练期间，模型会接触到大量未标记的文本数据，例如书籍、文章和网站。在大量未标记文本数据上训练语言模型。比如说在包含数百万本书、文章和网站的数据集上预训练像 GPT-3 这样的语言模型。预训练目标是捕获文本语料库中存在的底层模式、结构和语义知识。预训练（Pre-training）是指在目标任务之前，使用大规模数据集和无监督学习的方法对模型进行初始训练。在预训练阶

RAG 是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的简称，是当前最火热的大语言模型应用落地的关键技术，主要用于提高语言模型的效果和准确性。检索（Retrieval）和生成（Generation）。检索（Retrieval）：这一部分的工作是从大量的文本数据中检索出与输入问题最相关的信息。它通常使用一个检索系统，用于大规模的文档集合（例如维基百科）中寻找与输入相关

ChatGPT很牛X，上知天文，下至地理，中间还通晓人情世故。类似它的产品还有一大帮，例如：文心一言、通义千问、kimiChat…等等。而且通过我们技术工作者的不懈地努力，AI的应用已经逐渐渗入我们工作和生活的很多场景和角落，在很多工作场景下，我们都不得不感叹一句”算你NB，在下告辞！那么我们究竟是该屈服于AI大老爷的淫威之下，还是要起来反抗将其玩弄于股掌之间，这是一个选择！但是无论我们如何选择，

SFT监督微调时监督微调时，学习率通常会设置得很小常见误区：1.监督微调需要大量的训练时间和数据 2.监督微调将复制源模型的所有参数至目标模型 3.监督微调只需要几十条监督数据即可监督微调常见任务：1.用中文预训练BERT模型完成中文实体识别任务 2.训练语言模型GPT3 3.UIE模型在垂直领域的数据集上微调常见误区：在ImageNet上的预训练的模型再来训练目标检测任务 （则不是）目前，主流的

本文综述了医学领域大型语言模型（LLM）的进展、应用和面临的挑战。大型语言模型如ChatGPT在理解和生成人类语言方面显示出了显著的能力，引起了广泛关注。在医学领域，研究人员正致力于利用LLM支持各种医疗任务，如提高临床诊断质量、提供医疗教育等。尽管医疗LLM已取得了令人鼓舞的成果，但其开发和应用仍面临着挑战。本综述旨在全面回顾医学LLM的发展和部署情况，包括其面临的挑战和机遇。在开发方面，我们详

大语言模型-Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的深度学习模型，在处理序列数据（如自然语言）时展现出卓越的性能。Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，旨在解决传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在处理长距离依赖问题时存在的困难。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

23年6月人大和蒙特利尔大学的论文“A Survey of Large Language Models”。自上世纪 50 年代图灵测试提出以来，人类就开始探索机器对语言智能的掌握。语言本质上是一种由语法规则支配复杂、精密的人类表达系统，开发能够理解和掌握语言的人工智能算法是一项重大挑战。语言建模作为语言理解和生成的一种主要方法，在过去的二十年里得到了广泛的研究，从统计语言模型发展到神经语言模型。

大语言模型-Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的深度学习模型，在处理序列数据（如自然语言）时展现出卓越的性能。Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，旨在解决传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在处理长距离依赖问题时存在的困难。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！