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AI大模型的內(nèi)涵與特征 |
編輯: 來源:沙利文 時間:2023/5/24 |
AI大模型是人工智能預(yù)訓(xùn)練大模型的簡稱,包含了“預(yù)訓(xùn)練”和“大模型”兩層含義,二者結(jié)合產(chǎn)生了新的人工智能 模式,即模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上完成預(yù) 訓(xùn)練后,僅需少量數(shù)據(jù)的微調(diào)甚至無需 微調(diào),就能直接支撐各類應(yīng)用。這些模型通常具有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并使用GJ的優(yōu)化算法和計算資源進(jìn)行訓(xùn)練, 具有強(qiáng)大的泛化性、通用性和實(shí)用性, 可以在自然語言處理、計算機(jī)視覺、智 能語音等多個L域?qū)崿F(xiàn)突破性性能提升。 AI 大模型是人工智能邁向通用人工智能 的里程碑技術(shù)。以目前熱門的 ChatGPT 為例,ChatGPT 的大貢獻(xiàn)在于基本實(shí) 現(xiàn)了理想 LLM 的接口層,能夠使 LLM 自主適配人的習(xí)慣命令表達(dá)方式,由此 增加了 LLM 的易用性,提升了用戶體驗(yàn)。 InstructGPT/ChatGPT 先意識到這個問 題,并給出了相應(yīng)解決方案,較之前 few shot prompting 方案更符合人類表達(dá)習(xí)慣。
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