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Google的教学视频《Introduction to Large Language Models | 大语言模型介绍》
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Google的教学视频《Introduction to Large Language Models | 大语言模型介绍》,介绍了大型语言模型(Large Language Models,LLMs)的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。 大型语言模型是深度学习的一个子集,可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练,可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后,可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制,以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。 大型语言模型的三个主要特征是:大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模,也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练,然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。 使用大型语言模型的好处包括:一种模型可用于不同的任务;微调大型语言模型需要的领域训练数据较少;随着数据和参数的增加,大型语言模型的性能也在持续增长。 此外,视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同,以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。 在自然语言处理中,提示设计和提示工程是两个密切相关的概念,这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型:通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。 原始视频链接:www.youtube.com/watch?v=zizonToFXDs
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