多样化的训练数据。以下是对目前常用于训练大语言模型的数据集的整理与概述。 一、常用的预训练数据集 大语言模型在训练上需要大量的训练数据，这些数据需要涵盖广泛的内容范围。多领域、多源化的训练数据可以帮助大模型更加全面地学习真实世界的语言与知识，从而提高其通用性和准确性。本节将介绍目前常用于训练大语言模型的代表性数据集合。根据其内容类型进行分类，这些语料库可以划分为：网页、书籍、维基百科、代码以及混合型数据...

近日，一份国产大模型排行榜在网上流传，显示文心一言、通义千问、Kimi位居前三名，其中文心一言用户数为2亿，与其他产品拉开明显差距；前三名月访问量总计超过3000万。国内大模型也开始出现分化效应。 ...

方法进行解决，而且能够获得较好的任务效果。 3. 复杂任务推理能力 大语言模型在复杂推理任务上展现出较强的能力，例如复杂的知识关系推理和数学问题解答。相比之下，传统方法需针对性修改或特定数据学习，而大模型凭借大规模文本数据预训练，显示出更强的综合推理能力。 4. 人类指令遵循能力 大语言模型通过预训练和微调，获得了较好的人类指令遵循能力，能够直接通过自然语言描述执行任务（提示学习）。这一能力为打造以人...

1. OpenCompass简介 1.1 基本介绍 大模型开源开放评测体系 “司南” (OpenCompass2.0)由上海人工智能实验室科学家团队发布，用于为大语言模型、多模态模型等提供一站式评测服务。其主要特点如下： 1.2 工具架构 下图为OpenCompass的整体架构图： 1.3 评测方法 OpenCompass 采取客观评测与主观评测相结合的方法。针对具有确定性答案的能力维度和场景，通过构...

文章目录 前言一、OpenAI大模型二、LangChain开发框架三、RAGA评估框架四、GLM大模型五、搜索服务1. Tavily Search API 六、文本LLM大模型七、多模态LLM模型八、模型排行榜1.大模型评测体系（司南OpenCompass）2.大模型排行榜（DataLearner AI）3.CLiB中文大模型能力评测榜单4.Embeddings模型排行榜 前言 本文的核心目的在于梳理...

大模型有两大缺陷：一是并非知晓一切，二是没有“真逻辑”。 1、首先，即使大模型拥有巨大的知识库和语言处理能力，它们仍然不可能了解一切，因为它们的知识是基于已有的数据和模式。 2、其次，大模型缺乏真正的逻辑推理能力，它们无法像人类那样进行逻辑推断，因为它们的运作原理是基于统计学习而非逻辑推理。 如何解决这两个问题呢？ 1、通过连接真实世界和对接真逻辑系统，可以在一定程度上解决这两个问题。连接真实世界意味...

在人工智能领域，大模型的开源与闭源一直是一个备受争议的话题。近期，某大厂厂长说了“开源模型永远超不过闭源模型”，结果，脸书就发布了开源模型Llama3，超过了OpenAI 的闭源模型 GPT4。本文将探讨大模型开源与闭源的原因、当前状况以及未来前景，以期为读者提供深入的理解和分析。 算力稀缺性的考量 算力，作为人工智能领域的核心资源，对于大模型的训练和应用至关重要。当算力稀缺时，开发者往往倾向于选择闭...

文章目录 一. GPT-1：无监督与微调1. 在GPT-1之前的`监督学习`的问题2. GPT-1中新的学习过程-无监督的预训练3. 复杂任务下的微调4. GPT-1为更强大的模型铺平了道路 二. GPT-2：context learning1. 核心思想：context learning2. GPT-2的数据集 三. GPT-3：sparse attention与强化学习1. 数据集2. 模型结构 ...

​🌈 个人主页：danci_ 🔥 系列专栏：《设计模式》 💪🏻 制定明确可量化的目标，坚持默默的做事。 ✨欢迎加入探索AI大模型与函数式编程模式融合之旅✨     在编程世界的广阔疆域里，两大巨人的邂逅引发了前所未有的激荡。当AI大模型这一科技巨擘，遇上历经岁月沉淀的函数式编程思想，一场跨时代的思想碰撞正悄然上演。它们之间的交融，究竟会擦出怎样耀眼的火花？又将如何颠覆我们对编程的认知？       设...

的上下文作为整体得出后续概率最高的标记，然后重复得出后续最高概率标记模，最终生成完整的句子。   标记预测基本逻辑   具体过程描述 如图：GPT逐个标记地补全文本，整个过程是迭代式的。   参考：《大模型应用极简开发入门》...