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语言模型:GPT与HuggingFace的应用

本文分享自华为云社区《大语言模型底层原理你都知道吗?大语言模型底层架构之二GPT实现》,作者:码上开花_Lancer 。 受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练,使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征,然后再根据任务目标进行模型微调的范式影响,自然语言处理领域基于预训练语言模型的方法也逐渐成为主流。以ELMo为代表的动态词向量模型开启了语言模型预训练的大门,此后以GPT 和BERT为代表的基于Transformer 的大规模预训练语言模型的出现,使得自然语言处理全面进入了预训练微调范式新时代。 利用丰富的训练语料、自监督的预训练任务以及Transformer 等深度神经网络结构,预训练语言模型具备了通用且强大的自然语言表示能力,能够有效地学习到词汇、语法和语义信息。将预训练模型应用于下游任务时,不需要了解太多的任务细节,不需要设计特定的神经网络结构,只需要“微调”预训练模型,即使用具体任务的标注数据在预训练语言模型上进行监督训练,就可以取得显著的性能提升。 OpenAI 公司在2018 年提出的生成式预训练语言模型(Generative Pre-Trainin...

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Dante Cloud (但丁,原 Eurynome Cloud) 是一款企业级微服务架构和服务能力开发平台,是采用领域驱动模型 (DDD) 设计思想的、全面拥抱 Spring Authorization Server 的、基于 OAuth2.1 协议的、支持智能电视、IoT 等物联网设备认证的微服务架构。基于 Spring Authorization Server 1.2.0、Spring Boot 3.2.0、Spring Cloud 2023.0.0、Spring Cloud Tencent 1.12.4-2022.0.4、Spring Cloud Alibaba 2022.0.0.0、Nacos 2.3.0 等主流技术栈开发的多租户系统,遵循 SpringBoot 编程思想,高度模块化和可配置化。具备服务发现、配置、熔断、限流、降级、监控、多级缓存、分布式事务、工作流等功能。 定位 构建成熟的、完善的、全面的,基于 OAuth2.1 的、前后端分离的微服务架构解决方案。 面向企业级应用和互联网应用设计开发,既兼顾传统项目的微服务化,又满足互联网应用开发建设、快速迭代的使用需求。...

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