1.小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习
2.2023 年热门的大型语言模型 (LLMs)汇总

小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习

       小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用介绍，主要关注提示学习方法与实践。

       二分类/多分类任务广泛应用于商品、网页、新闻和医疗文本分类等现实场景。主流解决方案是源码网站破解在大规模预训练语言模型上进行微调，但需要大量标注数据。小样本学习旨在在数据量有限的情况下取得更好效果。

       提示学习通过任务转换和添加提示文本，使下游任务与预训练任务更相似，利用预训练模型学习的特征，减少对大量标注数据的依赖。在Ernie模型中，通过类似完形填空的形式转换多分类任务。

       以新闻分类为例，展示如何使用小样本学习进行文本分类。环境要求包括Python3.6及以上、paddlepaddle 2.3及以上、paddlenlp 2.4.0（预计9月发布）。failback源码分析获取最新版本的步骤包括使用git直接安装paddlenlp的源码。

       数据集格式包括训练/验证/测试数据集和待预测数据文件。标签集文件存储所有标签，用于分类器初始化，标签名与映射词构成通顺语句以优化学习效果。

       模型训练与预测步骤包括使用--do_predict参数进行预测，配置参数如数据路径、输出目录、是parted分区源码否预测、最大序列长度等。训练结束后，模型可导出为静态图参数以部署推理。

       部署过程涉及模型转换与ONNXRuntime预测，使用Paddle2ONNX将静态图模型转化为ONNX格式，根据部署设备选择所需的依赖和配置参数。

       总结，小样本学习通过提示学习提高模型在数据量有限情况下的泛化能力，解决大模型与小训练集匹配问题。生成iapp源码展望未来，优化模型融合、进行可解释性分析是关键研究方向。作者博客提供了更多深入信息。

年热门的大型语言模型 (LLMs)汇总

       在年，大型语言模型（LLMs）领域正呈现显著增长，全球范围内，企业和研究机构纷纷投入资源开发出性能卓越的模型。以下是nginx源码读法国内外一些热门大模型的概述：

       在国外，OpenAI的ChatGPT凭借GPT-3.5的强大能力，以其开放源码的聊天机器人成为焦点。它基于深度学习，能够应对多种任务，如文本交互、信息检索和创意生成，且表现出接近人类水平的性能。后续，OpenAI发布了GPT-4，能处理图像输入并取得显著进步，如通过律师考试。

       Google的LaMDA模型则以亿参数和大量对话数据训练，展现出流畅对话和适应性。PaLM和mT5分别以亿和亿参数，展示了在复杂任务中的实力和跨语言处理的优势。

       DeepMind的Gopher和Chinchilla凭借更大的参数量和更少的计算资源，展示出逻辑推理和推理能力。Sparrow则注重对话安全，通过人类监督训练减少潜在风险。

       国内方面，百度的Ernie 3.0 Titan和Ernie Bot，以及阿里M6和通义千问等，展示了强大的语言理解和生成能力，涉及多种任务和多模态处理。华为的PanGu-Alpha和商汤的日日新模型也加入了这场技术竞赛，推动了中文大模型的发展。

       这些模型的不断涌现，预示着人工智能技术的快速发展，将深刻影响医疗、金融、交通和教育等众多领域，提升智能化生活体验。然而，随着技术进步，隐私和安全问题也将成为关注焦点。未来，大模型将继续优化，解决挑战，以实现更广泛的应用和更深层次的智能化服务。