Transformer与Bert特训

七月在线 2023-01-13 03:11:04

课程名称	适应人群
Transformer与Bert特训	学过Python，有一定机器学习和深度学习基础，对自然语言处理技术有了解

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Transformer Encoder 和 Decoder为了详细展示Transformer编码器的计算过程，我们需要简化模型和假设一些参数值。请注意，在实际应用中，这些参数会通过训练来优化，并且使用的是大规模的数据集。这里我们将构建一个非常简化的示例，用于说明概念。位置编码P可以简单地是位置索引的one-hot编码，或者更复杂的形式，如sinusoidal位置编码。对于每个词，我们计算其与所有其他词的注意力分数。因为我们只使用了一个头部，所以Q、K、V矩阵实际上就是输入嵌入本身。

多模态大语言模型（MLLMs）的快速进步展示了它们在各个应用领域中的显著能力。然而，多图像理解场景仍然是一个重要但尚未充分探索的方面。特别是，将 MLLMs 的应用场景扩展到理解更长的视频、更高分辨率的图像以及基于更多历史信息的决策，对于提升用户体验和进一步拓展 MLLMs 的应用范围至关重要。然而，将 MLLM 的上下文长度扩展以提高其可用性，面临着处理更多图像时性能下降和计算成本高昂的挑战。一些研究专注于构造包含多个图像的长上下文训练数据，以增强性能。其他研究探索了创新性的训练策略，以减轻性能下降。

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Model, LLM）作为自然语言处理（NLP）领域的重要组成部分，正逐步成为各行各业的关键技术支撑。本文旨在探讨高级算法LLM大语言模型算法特训的内容、过程以及如何通过这一特训转型成为AI大语言模型算法工程师。一、LLM大语言模型概述1.1 定义与工作原理LLM是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在通过大规模文本数据的预训练，构建能够处理和生成自然语言文本的大型模型。

大语言模型是指基于深度学习技术构建的能够处理和生成自然语言文本的模型。这些模型通常基于神经网络架构，经过大规模的数据训练，能够理解和生成人类语言的文本。目前，最为知名和广泛应用的大语言模型是基于变换器（Transformer）架构的模型，例如GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列。自然语言理解和生成能力：大语言模型能够理解和处理输入的自然语言文本，包括语法结构、语义含义和上下文信息。它们可以根据输入的提示生成连贯和语义正确的文本。预训练和微调。

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