哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向?qū)Аg迎來到每日的AI學習時間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“《大模型（LLMs）進階面》電子書下載”，并學會本篇文章中所講的全部知識點。還是那句話“不必遠征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學有所成，學以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說，現(xiàn)在就讓我們開始這場激發(fā)潛能的AI學習之旅吧。

《大模型（LLMs）進階面》電子書下載：

這本書詳細討論了大模型（LLMs）的進階應用及其常見問題及解決方案。以下是文章的主要內(nèi)容：

一、生成式大模型（LLMs）概述
要點：
?定義：生成式大模型（LLMs）是用于創(chuàng)作新內(nèi)容的深度學習模型，能生成文本、圖片、音頻和視頻。
?特點：
模型參數(shù)量巨大，通常在Billion級別。
可通過條件或上下文引導生成內(nèi)容，prompt engineer由此而來。

二、生成文本的豐富性
要點：
?訓練角度：
基于Transformer的模型參數(shù)量大，有助于學習多樣化的語言模式。
微調(diào)技術(shù)（如P-Tuning、Lora）降低微調(diào)成本，增強垂直領(lǐng)域生成能力。
設(shè)計loss抑制單調(diào)內(nèi)容。
?
推理角度：
引入?yún)?shù)與策略（如temperature、nucleus sampler）改變生成內(nèi)容。

三、LLMs復讀機問題
3.1 什么是LLMs復讀機問題？
?字符級別重復：對單個字或詞重復生成。
?語句級別重復：對一句話重復生成。
?章節(jié)級別重復：多次相同prompt輸出相同或近似內(nèi)容。
?不同prompt生成類似內(nèi)容：信息熵低，有效信息少。

3.2 為什么會出現(xiàn)LLMs復讀機問題？
?數(shù)據(jù)偏差：訓練數(shù)據(jù)中存在大量重復文本。
?訓練目標限制：自監(jiān)督學習目標導致模型傾向于生成相似文本。
?缺乏多樣性訓練數(shù)據(jù)：模型無法學習到足夠的多樣性和創(chuàng)造性。
?模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置：注意力機制和生成策略影響。
?Induction head機制：模型傾向于選擇前面已預測的詞。
?信息熵角度：高信息熵文本難以預測，模型傾向重復。

3.3 如何緩解LLMs復讀機問題？
?Unlikelihood Training：抑制重復詞輸出。
?引入噪聲：增加生成文本的多樣性。
?Repetition Penalty：加入重復懲罰因子。
?Contrastive Search：對比loss和搜索方法。
?Beam Search：放寬考察范圍。
?TopK sampling：對Softmax輸出采樣。
?Nucleus sampler：TopP采樣。
?Temperature：調(diào)整隨機程度。
?No repeat ngram size：限制ngram重復。
?重復率指標檢測：監(jiān)測并處理異常生成結(jié)果。
?后處理和過濾：去除重復文本。
?人工干預和控制：審查和篩選生成結(jié)果。

四、Llama系列問題
4.1 Llama輸入句子長度是否可以無限長？
?理論限制：理論上可以處理無限長度，但實際存在計算資源和模型訓練挑戰(zhàn)。
?解決方案：分塊處理長句子，增加計算資源，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。

五、Bert與大模型的選擇
要點：
?Bert：適用于NLU任務(wù)，速度快，適合單卡GPU部署。
?大模型（如ChatGLM、LLaMA）?：適用于NLG任務(wù)，部署成本高，需要大顯存GPU。

六、專業(yè)領(lǐng)域的大模型需求
要點：
?領(lǐng)域特定知識：不同領(lǐng)域需要特定知識和術(shù)語。
?語言風格和慣用語：掌握領(lǐng)域獨特的語言特點。
?領(lǐng)域需求差異：滿足不同領(lǐng)域的需求。
?數(shù)據(jù)稀缺性：利用領(lǐng)域數(shù)據(jù)進行訓練。

七、處理更長文本的方法
要點：
?LongChat：壓縮長度并微調(diào)。
?位置信息擴展：等比例縮放位置信息。
?稀疏化和MoE技術(shù)：優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。
?Linear Attention：降低Attention復雜度。
通過這些方法，可以在一定程度上解決大模型處理長文本的挑戰(zhàn)。

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