大型语言模型(LLM)与传统人工智能模型的不同之处是什么?

大型语言模型(LLM)与传统人工智能模型的不同之处是什么?

Llm使用子词标记化技术 (如字节对编码 (BPE) 或WordPiece) 处理词汇表外 (OOV) 单词。这些方法将稀有或看不见的单词拆分为较小的单元 (子单词) 或字符,这些字符是模型词汇表的一部分。例如,单词 “不快乐” 可能被标记为 [“un”,“幸福”] 或 [“un”,“hap”,“pi”,“ness”]。

通过将OOV单词分解成子单词,即使在训练过程中没有看到确切的单词,模型也可以处理和理解它们的组成部分。这允许LLMs更好地推广到新的输入。子词标记化还通过重用熟悉的组件来帮助编码特定于领域的术语或技术术语。

虽然有效,但子词标记化有局限性。过度分割有时会导致语义缺失。为了缓解这种情况,开发人员可以根据特定于领域的数据微调模型,或者扩展词汇表以包含专门的术语,从而确保OOV输入的性能更好。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
基准测试如何评估多区域数据库性能?
基准测试通过测量数据库在多个地理位置处理各种工作负载的能力来评估多区域数据库的性能。这涉及运行标准化测试来评估关键指标,如延迟、吞吐量和数据一致性。通过模拟在不同区域访问数据的现实场景,基准测试提供了数据库在面临网络延迟和区域故障等挑战时的
Read Now
实施自然语言处理(NLP)解决方案的投资回报率(ROI)是多少?
单词嵌入是NLP中使用的一种技术,用于将单词表示为连续向量空间中的密集向量,从而捕获它们之间的语义关系。与像Bag of Words这样将单词表示为稀疏向量的传统方法不同,嵌入对具有丰富上下文信息的单词进行编码。例如,“king” 和 “q
Read Now
数据流和同步技术的未来是什么?
数据流和同步技术的未来将集中于增强实时数据处理、提高可靠性以及在各种平台之间实现无缝集成。随着组织越来越依赖实时数据来驱动决策,促进持续数据流的技术将成为基础。这意味着我们可以期待更加健壮的框架和工具,支持事件驱动架构,使开发人员能够在没有
Read Now

AI Assistant