《大模型（LLMs）基础面》电子书下载

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）基础面》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）基础面》电子书下载：

这本书主要介绍了大语言模型（LLMs）的基础知识，包括开源模型体系、训练目标、涌现能力、模型结构选择、模型定义及优缺点等内容。以下是文章的主要内容：

开源模型体系
1. Prefix Decoder系
​介绍：输入双向注意力，输出单向注意力。
​代表模型：ChatGLM、ChatGLM2、U-PaLM。

2. Causal Decoder系
​介绍：从左到右的单向注意力。
​代表模型：LLaMA-7B、LLaMa衍生物。
​特点：自回归语言模型，预训练和下游应用一致，遵守只有后面的token才能看到前面的token的规则。
​适用任务：文本生成任务效果好。
​优点：训练效率高，zero-shot能力更强，具有涌现能力。

3. Encoder-Decoder
​介绍：输入双向注意力，输出单向注意力。
​代表模型：T5、Flan-T5、BART y1y2。
​适用任务：在偏理解的NLP任务上效果好。
​缺点：在长文本生成任务上效果差，训练效率低。

模型结构选择
1. Prefix Decoder vs. Causal Decoder vs. Encoder-Decoder
​Attention Mask：不同结构的注意力mask不同。
​训练效率：Prefix Decoder < Causal Decoder。 ​涌现能力：Causal Decoder和Prefix Decoder在训练效率和涌现能力上有不同的表现。 训练目标
1. 语言模型
​目标：根据已有词预测下一个词，训练目标为最大似然函数。
​公式：

2. 去噪自编码器
​目标：随机替换文本段，训练语言模型恢复被打乱的文本段。
​公式：

实现难度：更高。

涌现能力
​原因：任务评价指标不够平滑，复杂任务与子任务之间的指标增长不平滑。

模型结构选择的原因
​Decoder Only结构：在没有任何微调数据的情况下，zero-shot表现能力最好。
​Encoder-Decoder结构：需要在一定量的标注数据上做multitask-finetuning才能激发最佳性能。
​理论原因：Encoder的双向注意力存在低秩问题，可能削弱模型的表达能力。

大模型LLMs的定义
​定义：一般指1亿以上参数的模型，目前已有万亿参数以上的模型。
​应用：针对语言的大模型。

参数规模
​表示方法：175B、60B、540B等指参数的个数，B是Billion（十亿）的意思。
​示例：175B是1750亿参数，ChatGPT大约的参数规模。

优点
​预训练和微调：利用大量无标注数据进行预训练，再用少量有标注数据进行微调，减少数据标注成本和时间，提高泛化能力。
​生成能力：利用生成式人工智能技术产生新颖和有价值的内容，如图像、文本、音乐等。
​涌现能力：完成一些之前无法完成或很难完成的任务，如数学应用题、常识推理、符号操作等。

缺点
​资源消耗：需要大量计算资源和存储资源，增加经济和环境负担。
​数据质量与安全性：面临数据偏见、数据泄露、数据滥用等问题，可能导致不准确或不道德的输出。
​可解释性、可靠性、可持续性：需要理解和控制模型的行为，保证模型的正确性和稳定性，平衡模型的效益和风险。

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）基础面》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！