语言大模型
AI知道苹果是什么吗？DeepMind语言模型科学家正把这些概念变得可量化、可测试
编辑 | 白菜叶与计算机科学家 Ellie Pavlick 谈论她的工作——寻找大语言模型 (LLM) 中理解的证据——听起来可能像是在开玩笑。「hand-wavy」这个短语是她最喜欢的，如果她提到「意义」或「推理」，它通常会带有引号。作为一名在布朗大学和 Google DeepMind 研究语言模型的计算机科学家，她知道接受自然语言固有的模糊性是认真对待自然语言的唯一方法。「这是一门科学学科——而且有点脆弱。」她说。从青春期开始，精确性和细微差别就一直存在于 Pavlick 的世界里，当时她喜欢数学和科学。作为一
想深度掌握AI？先搞懂语言大模型：技术原理
作为一个曾经的 VUI 领域从业者，LLM 出现后非常想要弄清大模型对 VUI 领域的影响，于是有了此文。
本文部分内容由 GPT 协助完成。
相关干货：技术原理
1. LLM
①定义和特点
LLM 是语言模型（Language Model）的一种，简单来说，LLM 通过学习大量的文本数据，例如文章、对话和网页等，来预测下一个词或下一段话的可能性，从而使计算机能够更好地理解和生成人类语言。
LLM 的核心特点包括自动化训练、大规模的数据训练、更强的上下文感知能力、多模态生成。
一般 LLM 指参数数量超过 10 亿
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