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。主流解决方案是音乐源码输出软件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）。转转钓鱼源码论坛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、是可编程源码否预测、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。php源码安装方式展望未来，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。以下是响应式案例源码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。