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AI大模型技术揭秘-参数,Token,上下文和温度

深入理解 AI 大模型:参数、Token、上下文窗口、上下文长度和温度

   

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人工智能技术的飞速发展使AI大模型大放异彩,其中涉及的“参数”、“Token”、“上下文窗口”、“上下文长度”及“温度”等专业术语备受瞩目。这些术语背后究竟蕴含何意?它们如何影响AI大模型的性能?一起揭开其神秘面纱,探索AI的无限可能。

Parameter 参数:模型的复杂度和性能指标

参数,即AI模型在训练中学习和调整的变量,关乎模型复杂度与性能。参数多则模型能力强,可呈现更复杂关系,提升任务效果。但参数增加也意味着对训练数据和计算资源的需求增大。

GPT-3参数达1750亿,而WuDao 2.0更是跃升至惊人的1.75万亿参数。这一飞跃使WuDao 2.0在处理复杂数据模式时游刃有余,尤其在自然语言处理和机器翻译等领域,其能力之强,令人瞩目。

举例而言,若某LLM模型含有1亿参数,训练时便需对这1亿个参数进行微调,以达到最优表现。此过程不仅要求巨量的训练数据支持,还需庞大的计算资源作为后盾。

Token:模型理解和处理的基本单位

在AI领域,Token是数据处理的基本单位,形式多样,包括单词、字符、

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