在大语言模型中,温度是什么,它如何影响响应?

在大语言模型中,温度是什么,它如何影响响应?

标记化是将文本分解为较小的单位 (称为标记) 的过程,这些单位用作llm的输入。根据标记化方法,标记可以是单个单词、子单词或甚至字符。例如,句子 “the cat sat” 可能被标记为 [“The”,“cat”,“sat”] 或子词单元,如 [“Th”,“e”,“cat”,“sat”]。

标记化是必不可少的,因为llm处理标记的数字表示而不是原始文本。文本被标记化后,每个标记都将转换为数值或嵌入,模型将使用该数值或嵌入来执行计算。这使得模型能够有效地理解和生成文本。

在llm中通常使用诸如字节对编码 (BPE) 或WordPiece的现代标记化方法。这些方法在将文本分割成有意义的单元和保持紧凑表示之间取得平衡。适当的标记化对于模型的性能至关重要,因为它会影响模型理解输入和生成连贯输出的程度。

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
数据增强如何支持预训练模型?
“数据增强是一种通过创建现有数据点的变体来人为扩展训练数据集的大小和多样性的技术。这在使用可能只在有限或特定数据集上训练的预训练模型时尤为有益。通过应用数据增强方法,开发者可以引入更广泛的场景和条件,使模型能够在实际应用中遇到。这有助于增强
Read Now
图数据库中常用的算法有哪些?
知识图中的实体解析是指从各种数据源中识别和合并同一真实世界实体的不同表示的过程。用更简单的术语来说,它是关于确保如果多个条目引用相同的个人或对象,则它们被识别为相同的个体或对象并存储为知识图中的单个实体。这对于保持知识图谱中数据的准确性和一
Read Now
知识图谱如何促进人工智能的发展?
可解释AI (XAI) 旨在使人工智能系统的决策和过程对用户和利益相关者透明和可理解。XAI的主要目标包括增强对AI系统的信任,促进问责制并确保遵守法规。信任至关重要,因为如果用户能够理解如何做出决策,他们更有可能接受并有效地使用人工智能系
Read Now