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
CaaS(容器即服务)的安全考虑因素有哪些?
“容器即服务(CaaS)带来了容器化应用程序的便捷部署和管理,但也引入了若干安全考虑。首先,CaaS 的共享基础设施模型可能会增加遭受各种威胁的风险。不同用户共享同一基础资源,这意味着如果一个容器被攻破,可能会导致其他容器面临安全漏洞。因此
Read Now
预文本任务在自监督学习(SSL)中扮演什么角色?
预文本任务在自监督学习(SSL)中至关重要,因为它们帮助模型从未标记的数据中学习有用的表示。这些任务创建了一个学习目标,使模型能够理解数据的结构和特征,而无需标记示例。实质上,预文本任务充当代理任务,引导模型学习有用的模式和关系,这些模式和
Read Now
分布式数据库系统的关键好处是什么?
CAP定理,也被称为布鲁尔定理,是分布式数据库系统中的一个基本原则,该定理指出,分布式系统不可能同时保证以下三个属性:一致性、可用性和分区容忍性。一致性意味着每次读取都必须接收到最新的写入结果或错误。可用性确保每个请求(读取或写入)都能得到
Read Now

AI Assistant