《大模型（LLMs）进阶面》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）进阶面》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）进阶面》电子书下载：

这本书详细讨论了大模型（LLMs）的进阶应用及其常见问题及解决方案。以下是文章的主要内容：

一、生成式大模型（LLMs）概述
要点：
​定义：生成式大模型（LLMs）是用于创作新内容的深度学习模型，能生成文本、图片、音频和视频。
​特点：
模型参数量巨大，通常在Billion级别。
可通过条件或上下文引导生成内容，prompt engineer由此而来。

二、生成文本的丰富性
要点：
​训练角度：
基于Transformer的模型参数量大，有助于学习多样化的语言模式。
微调技术（如P-Tuning、Lora）降低微调成本，增强垂直领域生成能力。
设计loss抑制单调内容。
​
推理角度：
引入参数与策略（如temperature、nucleus sampler）改变生成内容。

三、LLMs复读机问题
3.1 什么是LLMs复读机问题？
​字符级别重复：对单个字或词重复生成。
​语句级别重复：对一句话重复生成。
​章节级别重复：多次相同prompt输出相同或近似内容。
​不同prompt生成类似内容：信息熵低，有效信息少。

3.2 为什么会出现LLMs复读机问题？
​数据偏差：训练数据中存在大量重复文本。
​训练目标限制：自监督学习目标导致模型倾向于生成相似文本。
​缺乏多样性训练数据：模型无法学习到足够的多样性和创造性。
​模型结构和参数设置：注意力机制和生成策略影响。
​Induction head机制：模型倾向于选择前面已预测的词。
​信息熵角度：高信息熵文本难以预测，模型倾向重复。

3.3 如何缓解LLMs复读机问题？
​Unlikelihood Training：抑制重复词输出。
​引入噪声：增加生成文本的多样性。
​Repetition Penalty：加入重复惩罚因子。
​Contrastive Search：对比loss和搜索方法。
​Beam Search：放宽考察范围。
​TopK sampling：对Softmax输出采样。
​Nucleus sampler：TopP采样。
​Temperature：调整随机程度。
​No repeat ngram size：限制ngram重复。
​重复率指标检测：监测并处理异常生成结果。
​后处理和过滤：去除重复文本。
​人工干预和控制：审查和筛选生成结果。

四、Llama系列问题
4.1 Llama输入句子长度是否可以无限长？
​理论限制：理论上可以处理无限长度，但实际存在计算资源和模型训练挑战。
​解决方案：分块处理长句子，增加计算资源，优化模型结构。

五、Bert与大模型的选择
要点：
​Bert：适用于NLU任务，速度快，适合单卡GPU部署。
​大模型（如ChatGLM、LLaMA）​：适用于NLG任务，部署成本高，需要大显存GPU。

六、专业领域的大模型需求
要点：
​领域特定知识：不同领域需要特定知识和术语。
​语言风格和惯用语：掌握领域独特的语言特点。
​领域需求差异：满足不同领域的需求。
​数据稀缺性：利用领域数据进行训练。

七、处理更长文本的方法
要点：
​LongChat：压缩长度并微调。
​位置信息扩展：等比例缩放位置信息。
​稀疏化和MoE技术：优化模型结构。
​Linear Attention：降低Attention复杂度。
通过这些方法，可以在一定程度上解决大模型处理长文本的挑战。

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）进阶面》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！