一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

騰訊在大語言模型訓(xùn)練領(lǐng)域取得新突破

科技綠洲 ? 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 作者:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 2025-02-10 10:44 ? 次閱讀

近日,騰訊科技(深圳)有限公司在大語言模型訓(xùn)練領(lǐng)域取得了新的技術(shù)突破,并成功申請了一項(xiàng)名為“大語言模型的訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)”的專利。

據(jù)天眼查App顯示,該專利摘要詳細(xì)介紹了騰訊在大語言模型訓(xùn)練過程中的創(chuàng)新方法。具體而言,騰訊引入了第一摘要文本和第二摘要文本,為模型訓(xùn)練提供了更為豐富的學(xué)習(xí)信息。這兩個(gè)摘要文本所包含的信息量不同,且第一摘要文本中既包含正確語句也包含錯(cuò)誤語句。

在訓(xùn)練過程中,騰訊通過對比學(xué)習(xí)同一樣本文本的兩個(gè)不同摘要文本,并區(qū)分學(xué)習(xí)第一摘要文本中的正確語句和錯(cuò)誤語句,從而避免了由于摘要文本單一而導(dǎo)致的模型過擬合和生成不準(zhǔn)確等問題。這種創(chuàng)新性的訓(xùn)練方法不僅有助于提升模型的泛化性能,還能顯著提高模型的準(zhǔn)確性。

騰訊的這一新專利無疑為其在大語言模型訓(xùn)練領(lǐng)域樹立了新的技術(shù)標(biāo)桿。通過不斷優(yōu)化和升級訓(xùn)練技術(shù),騰訊有望為用戶提供更加智能、準(zhǔn)確的大語言模型服務(wù)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 騰訊
    +關(guān)注

    關(guān)注

    7

    文章

    1678

    瀏覽量

    50039
  • 語言模型
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    557

    瀏覽量

    10596
收藏 人收藏

    評論

    相關(guān)推薦

    小白學(xué)大模型訓(xùn)練語言模型的深度指南

    在當(dāng)今人工智能飛速發(fā)展的時(shí)代,大型語言模型(LLMs)正以其強(qiáng)大的語言理解和生成能力,改變著我們的生活和工作方式。最近的一項(xiàng)研究中,科學(xué)家們?yōu)榱松钊肓私馊绾胃咝У?/div>
    的頭像 發(fā)表于 03-03 11:51 ?488次閱讀
    小白學(xué)大<b class='flag-5'>模型</b>:<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>大<b class='flag-5'>語言</b><b class='flag-5'>模型</b>的深度指南

    騰訊公布大語言模型訓(xùn)練新專利

    近日,騰訊科技(深圳)有限公司公布了一項(xiàng)名為“大語言模型訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)”的新專利。該專利的公布,標(biāo)志著騰訊
    的頭像 發(fā)表于 02-10 09:37 ?290次閱讀

    【「大模型啟示錄」閱讀體驗(yàn)】如何在客服領(lǐng)域應(yīng)用大模型

    訓(xùn)練模型如BERT、GPT等。這些模型在理解自然語言、生成文本、處理對話等方面具有不同的能力。因此,選擇
    發(fā)表于 12-17 16:53

    從零開始訓(xùn)練一個(gè)大語言模型需要投資多少錢?

    一,前言 ? AI領(lǐng)域,訓(xùn)練一個(gè)大型語言模型(LLM)是一個(gè)耗時(shí)且復(fù)雜的過程。幾乎每個(gè)做大型語言
    的頭像 發(fā)表于 11-08 14:15 ?626次閱讀
    從零開始<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>一個(gè)大<b class='flag-5'>語言</b><b class='flag-5'>模型</b>需要投資多少錢?

    騰訊混元Large模型及云TI平臺全新上線

    近日,騰訊混元團(tuán)隊(duì)最新推出的MoE模型“混元Large”已正式開源上線。這一里程碑式的進(jìn)展標(biāo)志著騰訊模型技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 11-08 11:03 ?718次閱讀

    【《大語言模型應(yīng)用指南》閱讀體驗(yàn)】+ 基礎(chǔ)知識學(xué)習(xí)

    、機(jī)器翻譯、文本生成等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。它們能夠基于用戶的提問或描述生成相關(guān)的答案或執(zhí)行指令,極大地提升了信息檢索和利用的效率。 2. 局限性 盡管大語言模型自然
    發(fā)表于 08-02 11:03

    語言模型的預(yù)訓(xùn)練

    能力,逐漸成為NLP領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。大語言模型的預(yù)訓(xùn)練是這一技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵步驟,它通過海量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)上進(jìn)行
    的頭像 發(fā)表于 07-11 10:11 ?799次閱讀

    llm模型訓(xùn)練一般用什么系統(tǒng)

    LLM(Large Language Model,大型語言模型)是近年來自然語言處理領(lǐng)域取得
    的頭像 發(fā)表于 07-09 10:02 ?687次閱讀

    預(yù)訓(xùn)練模型的基本原理和應(yīng)用

    預(yù)訓(xùn)練模型(Pre-trained Model)是深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)重要概念,尤其是自然語言處理(NLP)和計(jì)算機(jī)視覺(CV)
    的頭像 發(fā)表于 07-03 18:20 ?3921次閱讀

    小米大語言模型MiLM正式通過備案

    近日,小米官方宣布,其自主研發(fā)的大語言模型MiLM已成功通過大模型備案,標(biāo)志著小米人工智能領(lǐng)域取得
    的頭像 發(fā)表于 05-20 09:31 ?813次閱讀

    語言模型:原理與工程時(shí)間+小白初識大語言模型

    語言模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,此處預(yù)訓(xùn)練為自然語言處理領(lǐng)域的里程碑 分詞技術(shù)(Tokenization)
    發(fā)表于 05-12 23:57

    【大語言模型:原理與工程實(shí)踐】大語言模型的應(yīng)用

    類任務(wù)上表現(xiàn)出色,甚至零樣本條件下也能取得良好效果。另一類則需要逐步推理才能完成的任務(wù),類似于人類的系統(tǒng)2,如數(shù)字推理等。然而,隨著參數(shù)量的增加,大語言模型在這類任務(wù)上并未出現(xiàn)質(zhì)的飛
    發(fā)表于 05-07 17:21

    【大語言模型:原理與工程實(shí)踐】大語言模型的預(yù)訓(xùn)練

    數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)字段的匹配和整合等。通過數(shù)據(jù)級凈化,可以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性,為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模提供更有價(jià)值的數(shù)據(jù)支持。 得到了大語言模型的數(shù)據(jù)之后,就是對其進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練
    發(fā)表于 05-07 17:10

    【大語言模型:原理與工程實(shí)踐】大語言模型的基礎(chǔ)技術(shù)

    之后,成為文本建模領(lǐng)域的熱門架構(gòu)。不僅如此,它還對自然語言處理領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練模型,如GPT系列和B
    發(fā)表于 05-05 12:17

    【大語言模型:原理與工程實(shí)踐】揭開大語言模型的面紗

    了探索更大、更高效模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法的空間。實(shí)際應(yīng)用中,大語言模型的縮放定律推動了自然語言處理
    發(fā)表于 05-04 23:55