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
一些人工智能技术有哪些?
Aur é lien g é ron的 “使用scikit-learn,Keras和TensorFlow进行动手机器学习” 提供了使用流行框架的实际实现示例。本书通过代码示例平衡了理论,并包含了实际应用程序。对于希望从理论转向构建实际机器学
Read Now
开源工具如何与企业系统集成?
开源工具通过提供可定制和灵活的解决方案,与企业系统集成,可以根据业务的特定需求进行调节。与专有软件不同,开源选项允许组织修改源代码,以更好地适应其现有工作流程和基础设施。这种适应性可以使集成过程更顺利,因为团队可以调整工具,使其与当前系统无
Read Now
神经网络研究的未来趋势是什么?
全连接层 (也称为致密层) 是一个神经网络层,其中每个神经元连接到前一层中的每个神经元。这些层通常出现在神经网络的最后阶段,在那里它们执行实际的分类或回归任务。 全连接层中的每个连接都有一个关联的权重,神经元计算其输入的加权和,然后是非线
Read Now

AI Assistant