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AI大模型探索之路-训练篇9：大语言模型Transformer库-Pipeline组件实践

在人工智能和机器学习领域，Pipeline是一种设计模式，它将多个处理步骤串联起来，形成一个有序的、自动化的工作流程。这一概念在自然语言处理（NLP）尤其重要，因为NLP任务通常涉及多个阶段，如文本清洗、特征提取、模型训练或预测等。Pipeline的设计旨在减少重复代码、提高代码的可维护性，并优化整个处理流程的效率。

大语言模型入门介绍（附赠书）

它们通常由深度神经网络构成，拥有大量参数（数十亿到数千亿）的机器学习模型，这些模型的设计和训练过程非常复杂，需要处理和学习海量数据，以期达到高级的认知和预测能力。从大语言模型的构建过程入手，详细阐述了自统计语言模型以来的多个发展阶段，并特别强调了OpenAI在这一领域的贡献，尤其是GPT系列模型的创新和影响。在本书中，不仅回顾了大语言模型的早期探索，还深入分析了模型架构的可拓展性、数据质量与规模的重要性，以及这些因素如何共同塑造了大模型的性能。这可以显著减少新任务的训练时间和资源需求。

Prometheus 2: 一个专门评估其他语言模型的开源语言模型(续集)

与现有的开源评估语言模型不同,PROMETHEUS 2 模型能够有效地处理直接评估和成对排序(最普遍的两种评估方案),在这两种方案上都表现出优越的性能和一致的结果,显著缩小了与专有语言模型评估的差距。为了缩小与专有语言模型的差距,本文的作者们研究了统一两种基于模型的评估范式 - 直接评估和成对排序,以训练一个稳健的统一评估语言模型。通过合并在不同评估格式上训练的模型,即直接评估和成对排序,作者们旨在获得一个评估语言模型,不仅可以在两种格式下工作,而且表现出与专有语言模型一样好的评估性能。

大语言模型中的第一性原理：Scaling laws

尺度定律（Scaling laws）是一种描述系统随着规模的变化而发生的规律性变化的数学表达。这些规律通常表现为一些可测量的特征随着系统大小的增加而呈现出一种固定的比例关系。尺度定律在不同学科领域中都有广泛的应用，包括物理学、生物学、经济学等。有趣的是，OpenAI的研究者在2020年发现，大语言模型也遵循着尺度定律[1]。大语言模型的尺度定律描述的是模型的性能 𝐿 ，模型的参数量大小 𝑁 ，训练模型的数据大小 𝐷 以及训练模型使用的计算量 𝐶 之间的关系。

小语言模型的潜力

想象一下这样一个世界：智能助手不在云端，而是在你的手机上，无缝了解你的需求并以闪电般的速度做出响应。这不是科幻小说，而是科幻小说。这是小语​​言模型 (SLM) 的希望，这是一个快速发展的领域，有可能改变我们与技术交互的方式。多年来，语言模型领域一直由大型语言模型（LLM）主导。LLM拥有数十亿（甚至数万亿）个参数，拥有令人印象深刻的能力，但其庞大的规模是有代价的：巨大的计算能力、高存储需求和有限的可访问性。这就是 SLM 发挥作用的地方，它提供了一种令人耳目一新的替代方案。

LLaMA 羊驼系大语言模型的前世今生

Llama3作为最新版本，以其逼近 GPT-4 的性能、大规模数据驱动的学习以及高效训练流程，巩固了 Meta 在开源大模型领域的领先地位，并推动了人工智能在社交、商业和其他领域的广泛应用。LLaMA是由Meta AI发布的大语言系列模型，完整的名字是Large Language Model Meta AI，直译：大语言模型元AI。作为该系列的初代模型，Llama 是一个纯粹的基座语言模型，设计目标是提供一个开放且高效的通用语言理解与生成平台。许可的情况下发布了LLaMA的模型权重，供研究人员参考和使用。

医疗大型语言模型的評估基準

多年來,大型語言模型(LLMs)已成為一項突破性技術,在醫療保健的各個方面都有巨大的潛力。這些模型,如GPT-3、GPT-4和Med-PaLM 2,在理解和生成類人文本方面表現出卓越的能力,使其成為應對復雜醫療任務和改善患者護理的寶貴工具。它們在各種醫療應用中都顯示出前景,例如醫療問答(QA)、對話系統和文本生成。此外,隨著電子健康記錄(EHRs)、醫學文獻和患者生成數據的指數級增長,LLMs可以幫助醫療專業人員提取有價值的見解並做出明智的決策。 然而,儘管大型語言模型(LLMs)在醫療保健中有巨大的潛力,