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幣 安官方網(wǎng)站在ChatGPT一類的大型語(yǔ)言模型中,包含預(yù)訓(xùn)練和下游任務(wù)訓(xùn)練兩個(gè)部分。在預(yù)訓(xùn)練階段,模型從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的上下文聯(lián)系,并將這種聯(lián)系向量化。Next-token-prediction 和 masked-language-modeling 是用于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的核心技術(shù)。在第一種方法中,模型被給定一個(gè)詞序列作為輸入,并被要求預(yù)測(cè)序列中的下一個(gè)詞,而在第二種方法中,其輸入句子中的一些詞被替換為特殊token,例如[MASK],模型被要求預(yù)測(cè)應(yīng)該插入到[MASK]位置的正確的詞。同時(shí),在下游任務(wù)訓(xùn)練中,In-content Learning(語(yǔ)境學(xué)習(xí))被提出以提升模型在各個(gè)場(chǎng)景任務(wù)下的表現(xiàn)能力。譬如標(biāo)注者會(huì)給模型一個(gè)提示性的輸入,讓模型更加清楚的感知到應(yīng)該輸出的范式。