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大语言模型进化树 挺感慨技术方向的残酷

270,396 просмотров • 3 лет назад •via X (Twitter)

Комментарии: 20

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回来3 лет назад

试错也是进步的一部分

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木头人3 лет назад

你看到的是残酷,我看到的是自然和谐

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bywalks1"}3 лет назад

换一种视角也可以说是探索的多样化。

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empty🇹🇼🇨🇳🇨🇦3 лет назад

胜者为王,败者为寇。投资领域比技术领域更血淋淋。电商爬出个阿里京东,背后是多少竞争者的资本血亏。

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WhimsyWanderer3 лет назад

@savetonotion #thread #LLM进化图

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yin3 лет назад

@SaveToNotion #Thread

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ATC121383 лет назад

太形象

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Jason.eth3 лет назад

为啥没有GLM?

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韭菜交易猿3 лет назад

@get_this_v

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zephyr3 лет назад

@get_this_v

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pp3 лет назад

@readwise save thread

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Han Cheng e/acc3 лет назад

@get_this_v

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Gilfoyle3 лет назад

想看图像AI从GAN到Diffusion的演化

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lee1221ee3 лет назад

過幾年旁邊又生出更大的樹😂

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咋整啊3 лет назад

@shipinbot please

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fabsOU3 лет назад

@SaveToNotion #thread #ai

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Ddd3 лет назад

@get_this_v

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lnny3 лет назад

@SaveToNotion #thread

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uvix3 лет назад

好奇动态图是什么软件画的。

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history_hiker3 лет назад

百花齐放百家争鸣,多么美好的事情

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Google的教学视频《Introduction to Large Language Models | 大语言模型介绍》(中英双语字幕) 这个视频介绍了大型语言模型(Large Language Models,LLMs)的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。 大型语言模型是深度学习的一个子集,可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练,可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后,可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制,以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。 大型语言模型的三个主要特征是:大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模,也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练,然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。 使用大型语言模型的好处包括:一种模型可用于不同的任务;微调大型语言模型需要的领域训练数据较少;随着数据和参数的增加,大型语言模型的性能也在持续增长。 此外,视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同,以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。 在自然语言处理中,提示设计和提示工程是两个密切相关的概念,这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型:通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。 原始视频链接:

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