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《大模型(LLMs)进阶面》电子书下载 - AI智研社
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2025年04月2日
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详情介绍

资源编号

11086

最后更新

2025-04-02
摘要 :

《大模型(LLMs)进阶面》电子书下载: 这本书详细讨论了大模型(LLMs)的进阶应用及其常见问题及解决方案。以下是文章的主要内容: 一、生成式大模型(LLMs)概述 要点……

哈喽!伙伴们,我是小智,你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天,我们将一起深入AI的奇妙世界,探索“《大模型(LLMs)进阶面》电子书下载”,并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知,只需唤醒你的潜能!”跟着小智的步伐,我们终将学有所成,学以致用,并发现自身的更多可能性。话不多说,现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《大模型(LLMs)进阶面》电子书下载

《大模型(LLMs)进阶面》电子书下载:

这本书详细讨论了大模型(LLMs)的进阶应用及其常见问题及解决方案。以下是文章的主要内容:

一、生成式大模型(LLMs)概述
要点:
​定义:生成式大模型(LLMs)是用于创作新内容的深度学习模型,能生成文本、图片、音频和视频。
​特点:
模型参数量巨大,通常在Billion级别。
可通过条件或上下文引导生成内容,prompt engineer由此而来。

二、生成文本的丰富性
要点:
​训练角度:
基于Transformer的模型参数量大,有助于学习多样化的语言模式。
微调技术(如P-Tuning、Lora)降低微调成本,增强垂直领域生成能力。
设计loss抑制单调内容。

推理角度:
引入参数与策略(如temperature、nucleus sampler)改变生成内容。

三、LLMs复读机问题
3.1 什么是LLMs复读机问题?
​字符级别重复:对单个字或词重复生成。
​语句级别重复:对一句话重复生成。
​章节级别重复:多次相同prompt输出相同或近似内容。
​不同prompt生成类似内容:信息熵低,有效信息少。

3.2 为什么会出现LLMs复读机问题?
​数据偏差:训练数据中存在大量重复文本。
​训练目标限制:自监督学习目标导致模型倾向于生成相似文本。
​缺乏多样性训练数据:模型无法学习到足够的多样性和创造性。
​模型结构和参数设置:注意力机制和生成策略影响。
​Induction head机制:模型倾向于选择前面已预测的词。
​信息熵角度:高信息熵文本难以预测,模型倾向重复。

3.3 如何缓解LLMs复读机问题?
​Unlikelihood Training:抑制重复词输出。
​引入噪声:增加生成文本的多样性。
​Repetition Penalty:加入重复惩罚因子。
​Contrastive Search:对比loss和搜索方法。
​Beam Search:放宽考察范围。
​TopK sampling:对Softmax输出采样。
​Nucleus sampler:TopP采样。
​Temperature:调整随机程度。
​No repeat ngram size:限制ngram重复。
​重复率指标检测:监测并处理异常生成结果。
​后处理和过滤:去除重复文本。
​人工干预和控制:审查和筛选生成结果。

四、Llama系列问题
4.1 Llama输入句子长度是否可以无限长?
​理论限制:理论上可以处理无限长度,但实际存在计算资源和模型训练挑战。
​解决方案:分块处理长句子,增加计算资源,优化模型结构。

五、Bert与大模型的选择
要点
​Bert:适用于NLU任务,速度快,适合单卡GPU部署。
​大模型(如ChatGLM、LLaMA)​:适用于NLG任务,部署成本高,需要大显存GPU。

六、专业领域的大模型需求
要点
​领域特定知识:不同领域需要特定知识和术语。
​语言风格和惯用语:掌握领域独特的语言特点。
​领域需求差异:满足不同领域的需求。
​数据稀缺性:利用领域数据进行训练。

七、处理更长文本的方法
要点
​LongChat:压缩长度并微调。
​位置信息扩展:等比例缩放位置信息。
​稀疏化和MoE技术:优化模型结构。
​Linear Attention:降低Attention复杂度。
通过这些方法,可以在一定程度上解决大模型处理长文本的挑战。

《大模型(LLMs)微调面》电子书下载
《大模型(LLMs)微调面》电子书下载:这本书详细讨论了大模型(LLMs)微调的各个方面,涵盖了从显存需求到模型训练的具体方法和经验。...

嘿,伙伴们,今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型(LLMs)进阶面》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴,希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记,精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦!如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识,请关注我们的官网“AI智研社”,保证让你收获满满呦!

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