语言大模型(Large Language Models, LLMs)是近年来自然语言处理领域的重要发展之一。其主要特点是:
- 海量参数:LLMs包含了上十亿个参数,特别是GPT-3包含了1759亿个参数。这些大规模的参数使其可以学习非常复杂的模式和表征。
- 巨量数据集:LLMs通过海量数据进行预训练,例如GPT-3使用了Web爬取的800G数据。这些大规模数据使其可以学习到非常丰富的世界知识和语言表达。
- 特殊网络架构:LLMs通常采用 Transformer 网络架构,它由自注意力机制和前馈神经网络组成。这种网络结构可以高效处理长文本输入和捕捉语言的长程依赖关系。
- 零样本学习:LLMs可以对新任务进行零样本学习,即在没有任何Fine-tuning数据的情况下进行新任务学习。它可以利用预训练学习到的通用知识直接迁移到新任务上。这使其具有很强的泛化能力。
- 多任务学习:LLMs可以同时学习多个自然语言处理任务,例如机器翻译、问答、对话等。它可以在不同任务之间共享知识和联合优化,实现更强的语言理解能力。