Translation – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 16 Mar 2023 03:25:07 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 如何創建自定義語言模型 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/how-to-create-a-custom-language-model/ Wed, 15 Mar 2023 03:23:05 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6448 Continued]]> 在過去的幾年里,世代人工智能吸引了公眾的注意力和想象力。從給定的自然語言提示,這些生成模型能夠生成人類質量的結果,從清晰表達的兒童故事到產品原型可視化。 大型語言模型( LLM )是這場革命的中心。 LLM 是一種通用的語言理解器,它將人類知識編纂成法典,可以很容易地應用于許多自然語言和編程語言理解任務,開箱即用。其中包括摘要、翻譯、問題回答以及代碼注釋和完成。 單個基礎語言模型完成許多任務的能力開辟了一個全新的人工智能軟件范式,其中單個基礎模型可以用于滿足公司所有部門的多個下游語言任務。這簡化并降低了人工智能軟件開發、部署和維護的成本。 盡管 LLM 強大且前景光明,但通過針對特定用例的零樣本或少量快照學習,與 LLM 現成的性能仍存在差距。特別是,零樣本學習性能往往很低且不可靠。另一方面,很少有鏡頭學習依賴于找到最佳的離散提示,這是一個不平凡的過程。

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