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机器学习初学者
必知!大模型背后的6大核心技术!
机器学习初学者
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公众号
· · 2024-08-09 11:00
文章预览
大家好,今天我们一同来探讨一下那些大模型背后的核心技术! 一、Transformer Transformer模型,无疑是大型语言模型的坚实基石,它开启了深度学习领域的新纪元。在早期阶段,循环神经网络(RNN)曾是处理序列数据的核心手段。尽管RNN及其变体在某些任务中展现出了卓越的性能,但在面对长序列时,它们却常常陷入梯度消失和模型退化的困境,令人难以攻克。为了解决这一技术瓶颈,Transformer模型应运而生,它如同黎明中的曙光,照亮了前行的道路。 随后,在2020年,OpenAI提出了举世闻名的“规模定律”,这一发现深刻揭示了模型性能与参数量、数据量以及训练时长之间呈现出令人惊异的指数级增长关系。在此背景下,研究人员纷纷将重心转向大型语言模型基座,基于Transformer的GPT、Bert等大模型在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就,它们如同 ………………………………
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