大模型掃盲系列——大模型實用技術介紹（上）

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：大模型掃盲系列——大模型實用技術介紹（上）
關鍵字：模型,位置,報告,參數,門控
文章來源：大數據文摘
內容字數：23939字

內容摘要：

大數據文摘受權轉載自數據派THU
編輯：黃繼彥
校對：林贛敏01 Gemma模型架構和參數計算
上一篇文章《原創 | 大模型掃盲系列——初識大模型》從比較宏觀的角度初步介紹大模型領域的相關知識，旨在帶領讀者構建一個大模型知識框架。近期，大模型相關的技術和應用層出不窮，各個方向的論文百花齊放，底層的核心技術是大家公認的精華部分。本文從技術的角度聚焦大模型的實戰經驗，總結大模型從業者關注的具體方向以及相關發展，幫助打算參與到大模型工作的人高效上手相關工作。
基座模型參數
在動手實踐之初，首要任務便是選取一款市場上表現卓越的基座模型，為各種任務打下堅實的基礎。在這個領域，OpenAI的ChatGPT-4以其獨特的優勢領跑，一時間，普通企業難以望其項背。因此，其他頂尖科技公司不得不尋找新的道路，爭相進入開源領域，競爭打造出最強效果的大型模型。隨著大模型技術成為熱門趨勢，無論是從學術論文的頻繁引用還是商業應用實踐來看，業界對這些基座模型的效果已達成廣泛。
目前，業內普遍認可且實用性最高的四個基座模型分別為：Meta的Llama系列，被譽為歐洲”OpenAI”的Mistral AI所開源的Mi

原文鏈接：大模型掃盲系列——大模型實用技術介紹（上）

聯系作者

文章來源：大數據文摘
作者微信：BigDataDigest
作者簡介：普及數據思維，傳播數據文化