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
如何利用计算机视觉来提升人工智能模型的训练效果?
要开始计算机视觉的职业生涯,请在编程 (例如Python) 和数学 (例如线性代数,概率) 方面打下坚实的基础。使用OpenCV和scikit-image等库学习图像处理的基础知识。 通过探索深度学习框架 (如TensorFlow和PyT
Read Now
联邦学习为何对数据隐私如此重要?
联邦学习对于数据隐私至关重要,因为它允许在多个设备或服务器上训练模型,而无需共享原始数据。每个设备在本地处理和学习其自身的数据,而不是将敏感信息发送到中央服务器。结果通常以模型更新或梯度的形式进行汇总,从而创建一个全局模型。该方法确保个人数
Read Now
多智能体系统的常见应用有哪些?
多智能体系统(MAS)在各种应用中被用来实现多个实体的协作或以去中心化的方式进行操作,以完成复杂任务。这些系统旨在模拟或管理智能体之间的互动(这些智能体可以是软件程序或机器人),它们能够自主行动,同时通过相互通信来改善决策和效率。一些常见的
Read Now

AI Assistant