Aperçu: "Comprendre les LLM: de la formation à l'inférence"

Avertissement: Ceci est un rapport généré avec mon outil: https://github.com/dteam-top/tsw-cli. Le voir comme une expérience et non une recherche formelle, 😄。

Masse d'esprit

Résumé

Cet article fournit un aperçu complet des modèles de grands langues (LLM), couvrant leurs méthodologies de formation, leurs techniques d'inférence, leur utilisation et leurs tendances de développement futures. Il met l'accent sur le changement vers une formation et un déploiement rentables, tirés par l'utilisation croissante des LLM dans diverses tâches en aval. L'enquête couvre le prétraitement des données, les architectures de formation, les tâches de pré-formation, la formation parallèle, le réglage fin, la compression du modèle, le calcul parallèle, la planification de la mémoire et l'optimisation structurelle, offrant des informations précieuses pour les chercheurs et les praticiens dans le domaine.

Terminologie

• LLM (modèle grand langage): modèles de langue pré-formés avec des tailles de paramètres significativement importantes (dépassant généralement 6 à 10 milliards de paramètres) et formé sur des ensembles de données étendus.
• PLM (modèle de langue pré-formé): modèles de langage p...
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