Tag: architecture of LLMs

介绍 基于大规模预训练的语言模型（LLMs）已经彻底改变了自然语言处理领域。使得机器能够以惊人的准确度理解和生成类似人类的文本。要真正欣赏LLMs的能力，有必要深入了解它们的内部运作方式并理解其架构的复杂性。通过揭示LLMs语言模型架构背后的奥秘，我们可以深入了解这些模型如何处理和生成语言，为语言理解、文本生成和信息提取的进步铺平道路。 在这篇博客中，我们将深入探讨LLMs的内部运作原理，揭示让它们能够以永久改变人机交互可能性的方式理解和生成语言的奥秘。 学习目标 了解LLMs的基本组成部分，包括transformers和自注意机制。 探索LLMs的分层架构，包括编码器和解码器。 深入了解LLMs训练的预训练和微调阶段。 了解LLMs架构的最新进展，例如GPT-3、T5和BERT。 全面了解注意机制及其在LLMs中的重要性。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 了解更多：什么是大型语言模型（LLMs）？ LLMs的基础：Transformers和自注意机制 踏入LLMs的基础，transformers和自注意机制构成了这些模型能够以出色的能力理解和生成语言的基石。 Transformers Transformers最初在Vaswani等人于2017年发表的《Attention is All You Need》一文中提出，彻底改变了自然语言处理领域。这些强大的架构消除了对循环神经网络（RNNs）的需求，而是依赖于自注意机制来捕获输入序列中单词之间的关系。 Transformers使得LLMs能够并行处理文本，实现更高效和更有效的语言理解。通过同时关注输入序列中的所有单词，transformers捕获长距离的依赖关系和上下文关系，这对于传统模型来说可能具有挑战性。这种并行处理使得LLMs能够从文本中提取复杂的模式和依赖关系，从而更好地理解语言的语义。 自注意力 更深入地研究，我们会遇到自注意力的概念，它是基于transformer的架构的核心。自注意力使得LLMs在处理每个单词时可以关注输入序列的不同部分。 在自注意力过程中，LLMs根据与当前处理的单词相关性来赋予不同单词注意力权重。这种动态的注意机制使得LLMs能够关注关键的上下文信息，并忽略不相关或噪声输入部分。…