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近些年大语言模型成为了人工智能领域一个重要的研究方向。这些模型通常基于Tansformer架构并基于大规模的文本数据集进行训练。通过学习语言中的数据模式,大语言模型可以执行多种多样的任务,比如文本生成,问题回答,以及机器翻译。当模型规模持续增长,大语言模型在某些自然语言处理任务上的表现可以达到乃至超越人类水平。然而,训练和部署这种大模型需要庞大的算力资源,这会导致能源的开销问题。因此,改进模型的效率也成为了一大重要的研究议题。
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近些年大语言模型成为了人工智能领域一个重要的研究方向。这些模型通常基于Tansformer架构并基于大规模的文本数据集进行训练。通过学习语言中的数据模式,大语言模型可以执行多种多样的任务,比如文本生成,问题回答,以及机器翻译。当模型规模持续增长,大语言模型在某些自然语言处理任务上的表现可以达到乃至超越人类水平。然而,训练和部署这种大模型需要庞大的算力资源,这会导致能源的开销问题。因此,改进模型的效率也成为了一大重要的研究议题。
