Vaswani 发表了（我更喜欢那篇传奇性的）论文《Attention is All You Need》，该论文使用了一种他们称之为“Transformer”的新颖架构。
如今，常见的架构。Transformer 模型通过对输入进行标记并执行数学方程来识别标记之间的关系，从而处理数据。这允许计算系统看到人类在给出相同查询时会注意到的模式。
此外，Transformer 模型还采用了自注意力机制，这使得模型比传统的扩展短期记忆模型学习得更快。自注意力机制允许 Transformer 模型封装序列的不同部分或完整的句子，以创建预测。
基于 Transformer 的语言模型
来源
总而言之，Transformer 模型在自然语言处理中发挥 加纳 WhatsApp 数据 了重要作用。随着公司开始利用这项革命性的技术并开发自己的 LLM 模型，企业和技术专业人员都必须理解这项技术的工作原理。了解这些模型如何处理自然语言查询尤其重要，使它们能够准确响应人类的问题和请求。
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大型语言模型的关键要素是什么？
大型语言模型由多个神经网络层组成。这些定义的层协同工作，处理输入文本并创建所需的内容作为输出。
嵌入层
这一层是大型学习模型的关键元素。嵌入层接收输入（即单词序列），并将每个单词转换为向量表示。该单词的向量表示捕获单词的含义及其与其他单词的关系。
前馈层
LLM 的前馈层由多个完全连接的层组成，用于转换输入嵌入。在此过程中，这些层允许模型提取更高级别的抽象 - 即通过文本输入确认用户的意图。
循环层
循环层允许 LLM 学习依赖关系并生成语法正确且语义有意义的文本。
释放大型语言模型的力量：今天深入了解！
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对象
注意力机制
大型语言模型中的注意力机制允许人们专注于输入文本的单个元素，以验证其与当前任务的相关性。此外，这些层使模型能够创建最精确的输出。
大型语言模型的类型
通常，大型语言模型根据其执行的任务进行分类：
自回归法学硕士
基于 Transformer 的 LLM
多语言模型
混合模型
1.）自回归 LLM（预测下一个单词）
大型学习模型经过训练，可以建议输入文本中的以下单词序列。简而言之，它们的唯一任务就是继续文本。
自回归模型
自回归模型用例
来源
例如，在文本“你好吗？”中，大型学习模型可能会完成这样的句子：“你好吗？”或“你好吗？我很好”。
属于此类别的大型学习模型有 Transformers、LaMDA、XLNet、BERT 和 GPT-3。
GPT - 3 - GPT-3 是一种革命性的语言模型，具有根据提供的描述提供高质量和类似人类的文本的潜力。此外，GPT-3 使用数十亿个参数和技术来创建类似人类的句子。
LaMDA ——LaMDA 是一种事实语言模型，经过训练可以创建不同的创意文本模式，如诗歌、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等，并以非正式的方式回答您的问题。