哪些框架支持大规模语言模型(LLM)的训练和推理?

哪些框架支持大规模语言模型(LLM)的训练和推理?

BLOOM (BigScience大型开放科学开放访问多语言) 模型专门设计用于通过对涵盖46种自然语言和13种编程语言的多样化数据集进行训练来处理多语言任务。这种多样性确保了模型可以在广泛的语言和文化背景下处理和生成文本。

BLOOM使用针对多语言输入优化的标记化技术,使其能够处理具有不同脚本的语言,如拉丁语、西里尔语和阿拉伯语。它能够执行多种语言的翻译,情感分析和文本生成等任务,使其适合全球应用。例如,BLOOM可以将技术文档从英语翻译成法语,同时保留特定于领域的术语。

该模型的开放访问设计允许研究人员和开发人员针对特定的多语言场景对其进行微调,例如低资源语言或区域方言。这种适应性,加上其语言覆盖范围,使BLOOM成为在多语言环境中推进NLP的强大工具。

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
时间序列分析中趋势的角色是什么?
单变量和多变量时间序列是分析时间相关数据的两种方法,关键区别在于所考虑的变量数量。单变量时间序列由随时间从单个变量收集的观测值组成。例如,如果您跟踪某个城市的每日温度,则该数据表示单变量时间序列。该分析仅关注一个变量在不同时间段内如何变化,
Read Now
SSL如何应用于视觉转换器(ViTs)?
自监督学习(SSL)应用于视觉变换器(ViTs),通过允许这些模型从未标记的数据中学习有用的特征表示。在传统的监督学习中,模型是在标记的数据集上训练的,这可能代价高昂且耗时。SSL 通过使 ViTs 直接从输入图像中学习,而无需注释,解决了
Read Now
使用AutoML的成本考虑因素有哪些?
“在考虑使用自动化机器学习(AutoML)的成本时,需要考虑多个因素。首先是与工具本身相关的费用。许多AutoML平台提供基于订阅的定价模型,您需要每月支付费用以访问其服务。例如,谷歌云AutoML或微软Azure AutoML等平台可能根
Read Now

AI Assistant