塑造大型语言模型(LLMs)未来的趋势是什么?

塑造大型语言模型(LLMs)未来的趋势是什么?

LLM可以处理的最大输入长度取决于其体系结构和实现。大多数基于transformer的llm受到固定令牌限制的约束,通常范围从几百到几千个令牌。例如,OpenAI的GPT-4在某些配置中最多可以处理32,000个令牌,而像GPT-3这样的早期模型仅限于4,096个令牌。

此令牌限制包括输入和生成的输出,因此较长的提示会减少可用于响应的空间。如果输入超过标记限制,则必须将其截断,这可能会导致上下文丢失或文本处理不完整。

开发人员可以通过预处理输入以仅包括最相关的信息或通过使用专门的体系结构 (例如稀疏注意) 来扩展有效上下文长度来解决此限制。对于非常长的文档,将输入进行chunking并在较小的部分中进行处理也可以是一种有效的策略。

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
强化学习在供应链管理中如何应用?
少镜头学习是一种机器学习,旨在仅使用少量训练数据有效地训练模型。与需要大型数据集进行训练的传统方法不同,少镜头学习允许模型仅从几个示例中学习新任务。在获取大型数据集困难、昂贵或耗时的情况下,此功能特别有用。少镜头学习通常用于图像识别,自然语
Read Now
神经网络中的dropout是什么?
模型修剪是一种用于通过删除被认为不太重要或冗余的某些参数 (权重或神经元) 来减小神经网络大小的技术。这通常是在模型经过训练后完成的,有助于降低模型的复杂性并提高推理速度,而不会显着影响其性能。 修剪的工作原理是在训练过程中识别具有小幅度
Read Now
什么是大数据即服务(BDaaS)?
“大数据即服务(BDaaS)是指一种基于云的服务模型,旨在为企业提供管理、分析和存储大量数据的工具和基础设施,而无需自行维护底层硬件和软件。在这种模型中,组织可以按照使用量支付的方式利用大数据技术,从而可以根据需求扩展其数据操作,而不需要在
Read Now

AI Assistant