Advertisement

2024年大语言模型理论与实践PDF

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
《2024年大语言模型理论与实践》是一本全面介绍当前大语言模型领域的最新进展、技术原理及应用实践的专业书籍。 语言模型（Language Model, LM）的目标是计算词序列W1W2...Wm的概率P(W1W2...Wm)，即确定给定的词序列作为一个句子出现的可能性。 GPT的任务可以看作是一个文字接龙游戏，它根据已有的文本生成一个符合人类书写习惯和统计规律的下一个合理内容。这种“合理性”是基于数十亿个网页、数字化书籍等大量人类撰写的内容所总结出来的模式来推测接下来可能出现的文字。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 2024年大语言模型理论与实践PDF
    优质
    《2024年大语言模型理论与实践》是一本全面介绍当前大语言模型领域的最新进展、技术原理及应用实践的专业书籍。 语言模型（Language Model, LM）的目标是计算词序列W1W2...Wm的概率P(W1W2...Wm)，即确定给定的词序列作为一个句子出现的可能性。 GPT的任务可以看作是一个文字接龙游戏，它根据已有的文本生成一个符合人类书写习惯和统计规律的下一个合理内容。这种“合理性”是基于数十亿个网页、数字化书籍等大量人类撰写的内容所总结出来的模式来推测接下来可能出现的文字。
     
  • 大型语言模型：从理论到实践
    优质
    本书深入浅出地介绍了大型语言模型的基本原理与应用实践，涵盖理论基础、技术架构及实际案例分析，旨在帮助读者全面理解并掌握该领域的核心知识。 大规模语言模型（Large Language Models, LLM）是一种包含数百亿参数的深度神经网络构建的语言模型，通过自监督学习方法在大量无标注文本上进行训练。从2018年起，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构相继发布了包括BERT和GPT在内的多种模型，并且这些模型在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。特别是2019年后大模型增长迅速，在ChatGPT于2022年11月发布后，更是引起了全球范围内的广泛关注。用户可以通过自然语言与系统进行交互来完成包括问答、分类、摘要生成、翻译和聊天在内的各种任务。大型语言模型展现了强大的世界知识掌握能力和对语言的理解能力。
     
  • 《2024年大模型安全实践白皮书》.pdf
    优质
    本白皮书聚焦于2024年大模型的安全策略与实际操作，深入剖析当前大模型面临的挑战，并提供详实的风险评估和解决方案。 《大模型安全实践（2024）》白皮书提供了关于如何确保大型语言模型在设计、开发及部署过程中的安全性指导原则和最佳实践。该文档深入探讨了当前面临的挑战，并提出了一系列策略，旨在帮助技术社区构建更加稳健且可信的人工智能系统。
     
  • 2024年大模型安全实践白皮书
    优质
    《2024年大模型安全实践白皮书》深入探讨了当前大模型技术面临的安全挑战，并提供了详尽的风险评估与应对策略，旨在推动行业的健康发展。 大模型安全实践白皮书2024详细介绍了当前大模型领域的安全挑战，并提供了全面的安全策略和技术建议。该文档旨在帮助开发者、研究人员及行业专家更好地理解和应对与大规模语言模型相关的风险，确保技术的健康发展和社会应用的可靠性。
     
  • 2024年中国“大模型+知识管理”最佳实践案例TOP15.pdf
    优质
    该PDF文档汇集了2024年国内在“大模型+知识管理”领域最具创新性和实用性的15个顶尖案例，旨在为业界提供参考与借鉴。 随着人工智能技术的快速发展，“大模型+知识管理”已成为推动各行各业进步的重要力量。本段落基于最新发布的《2024中国“大模型+知识管理”最佳实践案例TOP15》报告，深入解析这一趋势，并探讨其对行业和社会的影响。 大模型如GPT和RAG等凭借强大的数据处理和生成能力，正在改变我们利用和处理信息的方式。结合知识管理系统后，这些技术不仅能够提供更准确的信息检索服务，还能促进知识的积累、共享与创新。报告中列举了15个最佳实践案例，展示了“大模型+知识管理”在不同行业中的应用及其显著成效。 具体而言，该报告涵盖了IT到医疗、金融等众多领域的实际应用情况。例如，在IT领域，“大模型+知识管理”的技术被用于优化搜索引擎功能，提供更为精准的搜索结果；而在医疗领域，则通过分析大量医学文献和病历数据来帮助医生做出更准确的诊断。 此外，报告还提供了具体的数据支持以证明“大模型+知识管理”在提高工作效率、降低成本以及增强创新能力等方面带来的显著效益。例如，在一个案例中，该技术的应用使信息检索效率得到了大幅提升。
     
  • 自然语言处理领域的大模型书籍推荐：理论与实践
    优质
    本书籍深入浅出地介绍了自然语言处理领域大模型的相关知识，结合理论分析和实际操作案例，适合希望了解和掌握NLP技术的专业人士。 随着人工智能技术的迅速发展，自然语言处理（NLP）已经成为计算机科学与人工智能领域中的一个关键分支。它致力于使计算机能够理解和生成人类的语言。 早期的自然语言处理方法主要依赖于基于规则的方法，但近年来深度学习特别是大模型的应用给这一领域带来了革命性的变化和前所未有的机遇。 大规模语言模型通常指的是参数数量达到数亿甚至数十亿级别的神经网络模型。这类模型通过大量文本数据的学习，能够捕捉到复杂的语言结构与语义信息，在理解、生成自然语言方面表现出色。相比传统的基于规则的方法，大模型技术具有更强的泛化能力和适应性，并能更好地处理语言中的模糊性和多样性。 在实际应用中，大规模语言模型已经在机器翻译、情感分析、文本摘要和问答系统等多个领域展现出了显著的优势。例如，在机器翻译任务上，这类模型能够更准确地捕捉两种语言间的对应关系并生成更加自然流畅的译文；而在情感分析方面，则能提供更为精细的情感倾向判断。 然而，大模型技术也面临一些挑战：高昂的训练成本、面对新数据类型的泛化能力局限性以及决策过程难以解释等问题。尽管如此，随着算法优化和计算资源的进步，这些问题有望得到缓解或解决，并将推动自然语言处理领域进一步发展。 未来的研究方向可能包括提高模型透明度与可解释性的方法探索，结合特定领域的知识来构建更专业化的中小型模型等策略。当前的标志性成果如GPT系列及BERT模型不仅在学术界引起了广泛关注，在实际应用中也取得了显著成效，为推动人机交互技术的进步做出了重要贡献。 总之，大模型技术作为自然语言处理领域的一项前沿突破性进展，正在并将继续对该领域的未来发展产生深远影响，并对人工智能的整体进步起到重要的指导作用。
     
  • 2024年2月更新版-2024大语言模型能力测评报告.pdf
    优质
    本报告为2024年2月最新版本，全面评测了当前各大语言模型的能力与表现，涵盖技术细节、应用场景及发展趋势，旨在提供权威参考。 2024年的大语言模型能力测评报告详细描述了自2017年以来全球大语言模型市场的发展历程，从诞生阶段、探索阶段到爆发阶段，以及主要发展动态和技术创新。报告显示，2017-2018年为大模型的诞生期，以Transformer为代表的神经网络架构开始崭露头角；2019-2021年是探索期，基于人类反馈的强化学习、代码预训练和指令微调等技术逐渐兴起；从2022年至2023年，大语言模型进入爆发阶段，在大数据、强大计算能力和先进算法的支持下，多模态神经网络架构得以实现并提升了技术水平。报告还列举了不同时间段内主要科技公司推出的重要语言模型，包括ERNIE、ChatGPT、BERT和GPT系列等。 报告深入分析了2023年中央及地方政府出台的政策措施，这些政策旨在鼓励和支持AI大模型产业的发展，并强化行业的安全性和创新能力。例如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确了人工智能“提供者”的法定责任；上海市和北京市的相关措施则分别促进了大模型创新与应用发展，并建立了世界级的人工智能产业集群。 2023年下半年，中国市场上的“百模大战”成为报告关注的焦点，在此期间多家科技公司发布了各自的开源大语言模型。例如：360公司的智脑4.0、阿里云的Qwen-7B和百度的Baichuan-7B等，这些新模型在性能与应用场景上均有突破。 此外，报告还提及了一些具体的行业应用案例及未来发展趋势，如人工智能在人形机器人领域的应用以及利用大数据和AI基础设施建设来满足大语言模型的应用需求。同时，《“数据要素x”三年行动计划（2024—2026年）》的征求意见稿也被提出以进一步支持大语言模型开发与应用。 通过汇总分析这些关键信息，报告为当前大语言模型技术的发展态势提供了全面视角，并强调在未来几年内随着政策引导和科技创新推动下，大语言模型将在多个领域发挥重要作用。
     
  • 大型语言模型：从理论到实践 (张奇, 桂韬, 郑锐, 黄萱菁) (Z-Library)
    优质
    本书《大型语言模型：从理论到实践》由张奇、桂韬、郑锐和黄萱菁合著，全面解析了大型语言模型的原理与应用，结合实际案例深入浅出地讲解了相关技术的发展及其在各领域的应用前景。 大规模语言模型：从理论到实践 (张奇, 桂韬, 郑锐, 黄萱菁)
     
  • 大型语言模型与知识图谱.pdf
    优质
    本文探讨了大型语言模型和知识图谱之间的关系及其在自然语言处理中的应用，分析两者结合的优势及挑战。 大语言模型与知识图谱的结合能够显著提升自然语言处理任务的效果。通过利用结构化的知识图谱数据，大语言模型可以更好地理解和生成符合常识的语言表达，从而在问答系统、对话机器人等领域展现出更佳的表现力。此外，这种融合还能帮助机器学习算法从大规模文本语料库中提取和组织信息，形成更加丰富且准确的知识体系，为用户提供更为智能的服务体验。