通过语言大模型来学习LLM和LMM(四)

一、大模型学习

新的东西,学习的东西就是多,而且最简单最基础的都需要学习,仿佛一点基础知识都要细嚼慢咽,刨根问底,再加上一顿云里雾里的吹嘘,迷迷糊糊的感觉高大上。其实就是那么一回事。再过一段时日,发现如此简单,甚至不值得一提。从古到今,知识的学习都是如此,只有持续学习,奋力向前。

二、通过语言大模型来学习LLM

LLM模型,即Large Language Model,是一种大语言模型,用于预测和生成自然语言文本。其核心思想是通过训练大量文本数据,学习语言的语法、语义和上下文信息[1][2][3]。以下是关于LLM模型的详细解释:

  1. 定义与功能
    • LLM是一种机器学习模型,通过深度学习技术,如神经网络,来学习文本数据中的模式和规律。在训练过程中,模型会不断优化其参数,以提高对文本数据的建模能力[1][2][3]。
    • LLM模型的主要功能是生成文本内容,包括博客、长篇文章、短篇故事、摘要、脚本、问卷、调查和社交媒体帖子等[4]。同时,它们还能在代码开发、恶意软件分析、检测和预防网络攻击、搜索、文本翻译、虚拟助理和客户支持以及转录等领域发挥作用[4]。
  2. 发展历史
    • 2017年6月,Google发布论文《Attention is all you need》,首次提出Transformer模型,为LLM模型的发展奠定了基础[1]。
    • 2018年6月,OpenAI发布论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》,首次提出GPT模型,这是LLM模型的重要里程碑[1]。
    • 2019年2月,OpenAI发布GPT-2模型,该模型在GPT-1的基础上引入任务相关信息作为输出预测的条件,并继续增大训练的数据规模和模型本身的参数量,提高了模型的性能[1]。
    • 2020年9月,OpenAI授权微软使用GPT-3模型,微软成为全球首个享用GPT-3能力的公司[3]。
  3. 技术特点
    • LLM模型在NLP(自然语言处理)领域得到了广泛应用,特别是NLP生成类任务。其技术体系统一到了以GPT为代表的“自回归语言模型(即从左到右单向语言模型)+Zero/Few Shot Prompt”模式[1]。
    • 大模型通常指具有大量参数和复杂结构的模型,需要大量计算资源和数据集进行训练。这些模型能够提供准确和高质量的预测或生成结果,但训练和部署的成本通常较高[2]。
  4. 最新研究进展
    • 2024年的最新研究表明,我们可能在不增大模型规模的前提下让模型变得更好,甚至让模型变得更小。例如,权重平均和模型融合可将多个LLM组合成单个更好的模型;代理调优技术可通过使用两个小型LLM来提升已有大型LLM的性能;混合专家模型通过组合多个小型模块来创建,其效果和效率可媲美甚至超越更大型的对应模型[5]。

 三、通过语言大模型来学习LMM

LMM大模型,即多模态大模型(Large Multimodal Model),是一种能够处理、理解和生成多种模态数据(如文本、图像、音频、视频等)的机器学习模型。以下是关于LMM大模型的详细解释:

  1. 定义与功能
    • LMM大模型是一种更为复杂和全面的模型,它不仅处理文本数据,还融合了图像、音频、视频等多种模态的数据进行训练。这种模型通常采用多模态Transformer结构,可以同时处理不同模态的数据,并学习它们之间的关联和交互[5]。
    • LMM的目标是通过最大似然估计或最小二乘估计来估计模型中的固定效应和随机效应的参数。它的底层架构包括数据准备(如数据导入、数据清洗、变量选择等)[2]。
    • LMM在健康方面有五大应用场景:协助诊断和临床护理;提供就医指导;处理文书和行政任务;参与医疗和护理教育以及科学研究和药物开发[3]。
  2. 技术特点
    • LMM具有强大的跨模态理解和生成能力,可以用于处理更为复杂和多样化的任务,如图像标注、视频描述、音频识别等[5]。
    • 相比仅依赖文本数据的LLM模型,LMM需要处理多种模态的数据,因此其模型结构和训练过程更为复杂和困难。这导致LMM的训练需要大量的计算资源和时间,通常需要分布式训练、高性能计算等技术支持[5]。
  3. 应用与挑战
    • 虽然LMM在多个领域都展现出了巨大的潜力,但在将LMM应用到计算机视觉任务上时,仍然面临一些挑战。例如,大多数LMM目前只限于文本输出,这限制了它们在处理更细粒度的视觉任务(如图像分割)方面的能力[4]。
    • LMM的应用也存在风险。例如,LMM可能会提供不准确、不完整的信息。此外,和其他形式的人工智能一样,LMM也容易受到网络攻击,导致患者信息泄露或有损算法可信度[3]。
  4. 监管与参与
    • 为了创建安全有效的LMM,世界卫生组织(WHO)认为需要各利益攸关方参与。政府、技术公司、医疗保健提供商、患者和民间社会应该参与此类技术开发和部署的所有阶段,并为技术的应用过程提供监督[3]。
  5. 最新进展
    • 华中科技大学的研究团队针对多模态大模型(LMM)在视觉任务中的应用挑战,推出了PSALM模型。该模型通过一个统一的框架处理绝大多数类型的图像分割任务,实现了分割任务的全面覆盖。同时,PSALM在多个已见和未见开放场景任务中均表现出强大的性能[4]。

 四、LLM和LMM的区别

大型语言模型(LLM)和大型多模态语言模型(LMM)在多个方面存在显著的区别。以下从技术手段和用户使用两个方面对这两种模型进行详细比较。

一、技术手段方面的区别

  • 模型结构和训练数据

LLM主要依赖文本数据进行训练,通常采用Transformer等深度学习结构,专注于处理和理解自然语言文本。这些模型通过海量文本数据的训练,学会了生成和理解文本的能力,可以用于各种自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成、问答系统等。

相比之下,LMM则是一种更为复杂和全面的模型,它不仅处理文本数据,还融合了图像、音频、视频等多种模态的数据进行训练。这种模型通常采用多模态Transformer结构,可以同时处理不同模态的数据,并学习它们之间的关联和交互。因此,LMM具有更强的跨模态理解和生成能力,可以用于处理更为复杂和多样化的任务,如图像标注、视频描述、音频识别等。

  • 技术难度和计算资源

由于LMM需要处理多种模态的数据,其模型结构和训练过程都比LLM更为复杂和困难。这导致LMM的训练需要大量的计算资源和时间,通常需要分布式训练、高性能计算等技术支持。相比之下,LLM的训练相对简单,对计算资源的需求也较小。

二、用户使用方面的区别

  1. 应用场景和功能

LLM主要应用于文本处理和理解领域,如智能客服、机器翻译、文本生成等。这些应用通常涉及自然语言处理任务,需要模型具备强大的文本生成和理解能力。而LMM则具有更广泛的应用场景,如智能家居、自动驾驶、虚拟现实等,这些应用需要模型能够理解和处理多种模态的数据,实现跨模态的交互和生成。

  1. 交互方式和用户体验

由于LMM具有跨模态理解和生成能力,它可以实现更为自然和多样化的交互方式。例如,用户可以通过语音、图像、文字等多种方式与LMM进行交互,获得更为丰富和个性化的用户体验。相比之下,LLM的交互方式相对单一,主要通过文本与用户进行交互。

大模型语言模型(LLM)和大型多模态语言模型(LMM)是两种不同类型的语言模型。

大模型语言模型(LLM)是指在自然语言处理领域中使用的大规模预训练语言模型。这些模型通常是基于神经网络的深度学习模型,通过在大规模文本数据上进行预训练,学习到了丰富的语言知识和语义理解能力。LLM可以用于各种自然语言处理任务,如文本生成、机器翻译、问答系统等。

大型多模态语言模型(LMM)是在LLM的基础上进一步扩展,不仅可以处理文本数据,还可以处理多种模态的数据,如图像、音频、视频等。LMM结合了自然语言处理和计算机视觉、音频处理等领域的技术,可以实现更加复杂的多模态任务,如图像描述生成、视频理解等。

LLM主要关注文本数据的处理和生成,而LMM则在此基础上扩展了对多模态数据的处理能力。LMM有望在未来成为人工智能领域的重要发展方向之一。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/27698.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Mongodb-02】springboot整合mongodb(详解)

springBoot整和mongodb 一,springboot整合mongodb1,依赖加入2,yml文件配置3,_class 字段过滤(可选)4,实体类定义5,索引创建6,数据插入6.1,insert方式6.2,使用save的方式实…

awtk如何实现键盘和输入框

1.创建默认键盘 新建窗体-keyboard 2.新建编辑框 3.设置编辑框属性 4.点击编辑框即可打开默认键盘,若想修改键盘样式可以在默认键盘修改或自定义键盘 5.获取输入字符 widget_t* wifi_edit widget_lookup(win, "edit", TRUE);//获取单行编辑控件 widge…

解决Windows中端口占用导致服务启动失败

解决Windows中端口占用导致服务启动失败 在cmd窗口中使用netstat -ano | findstr "3306"来查看哪个线程占用了3306端口。 下面的图片里面表示一个pid为5196的进程占用了端口 接着可以在cmd窗口中使用tasklist | findstr "5196" 根据pid查询进程名称 通过…

0-1 构建用户画像数仓

目录 前言 一、用户画像概述 1.1 用户画像 1.2 用户标签 1.3 用户群组 二、建设标签和标签体系 2.1 标签体系 2.1.1 统计类标签 2.1.2 规则类标签 2.1.3 机器学习挖掘类标签 2.2 标签建设流程 2.2.1 需求收集与分析 2.2.2 产出标签需求文档 2.2.3 标签的开发 H…

ffmpeg封装和解封装介绍-(8)解封装和封装重构

头文件&#xff1a; xformat.h #pragma once/// 封装和解封装基类#include <mutex> struct AVFormatContext; struct AVCodecParameters; struct AVPacket; struct XRational {int num; ///< Numeratorint den; ///< Denominator }; class XFormat { public:/// &…

安装docker+mysql的一些坑

yum -y install docker 提示missing signature(docker客户端太老了) 参考这里 https://www.8a.hk/news/content/8235.html 卸载旧的docker sudo yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest docker-latest-logrotate docker-logrotat…

【数据结构(邓俊辉)学习笔记】图03——拓扑排序

文章目录 0. 概述1. 零入度算法1. 1 拓扑排序1. 2 算法 2. 零出度算法2.1 算法2.2 实现2.3. 复杂度 0. 概述 学习下拓扑排序 1. 零入度算法 1. 1 拓扑排序 首先理解下拓扑排序 其实老师经常干这事&#xff0c;如编讲义&#xff0c;将已经知道的知识点串起来变成讲课序列。那…

比特币全节点搭建

比特币全节点搭建 参考: https://www.cnblogs.com/elvi/p/10203927.html

SM3国密算法:优秀的密码散列函数

随着信息技术的飞速发展&#xff0c;信息安全已成为全球关注的焦点。密码学作为保障信息安全的核心技术&#xff0c;其重要性不言而喻。中国在密码学领域也取得了显著的成就&#xff0c;其中SM3国密算法就是中国自主设计并推广使用的密码学标准之一。 一、SM3算法概述 SM3算法…

Linux 内核的 notifier 机制

Linux内核使用通知链的机制在内核各子系统之间进行事件通知&#xff08;注&#xff1a;无法用于内核态和用户态之 Linux内核中的notifier机制是一种重要的组件间通信机制&#xff0c;它允许在内核中的某些事件发生时&#xff0c;相关的组件能够得到通知并作出相应的处理。这种…

【机器学习】集成学习方法:Bagging与Boosting的应用与优势

&#x1f525; 个人主页&#xff1a;空白诗 文章目录 引言一、集成学习的定义二、Bagging方法1. 随机森林&#xff08;Random Forest&#xff09;2. 其他Bagging方法 二、Boosting方法1. 梯度提升树&#xff08;Gradient Boosting Machine, GBM&#xff09;解释GBM的基本原理和…

React项目配置路径别名“@”

React项目配置路径别名“” 首先安装craco npm i craco/cracoalpha -D npm i npm i craco-less创建craco.config.js const path require(path) const CracoLessPlugin require(craco-less)const resolve (dir) > path.resolve(__dirname, dir)module.exports {plugin…

【网络编程】进程间的通信

进程间通信意味着两个不同进程间交换数据&#xff0c;操作系统中应提供两个进程可以同时访问内存空间。 管道实现进程间通信 管道不属于进程资源&#xff0c;与套接字一样属于操作系统。两个进程通过操作系统提供内存空间进行通信 #include<unistd.h> int pipe(int fil…

IS022000认证:食品安全管理的金标准

食品安全是食品行业的命脉&#xff0c;IS022000食品安全管理体系认证作为最权威的认证之一&#xff0c;为企业提供了强有力的保障。要理解IS022000认证的意义&#xff0c;我们需要先了解它与HACCP和IS09001认证的关系。 HACCP&#xff08;Hazard Analysis and Critical Control…

危化品经营单位(生产管理人员)题库

1.中华人民共和国境内的各类企业的职工和个体工商户的雇工,均有依照工伤保险条例的规定享受&#xff08; &#xff09;待遇的权利。 A.人身保险 B.医疗保险 C.工伤保险 答案:C 2.制定应急预案的目的是抑制&#xff08; &#xff09;,减少对人员、财产和环境的危害。 A.突…

PostgreSQL -public schema

文章目录 Overview查询Schema权限public schema的历史背景撤销权限Granting Privileges结论 Overview 在上一篇文章中&#xff0c;介绍了理解 PostgreSQL schema的基础知识、创建和删除机制&#xff0c;并回顾了几个用例。本文将扩展这些基础知识并探讨与schema相关的权限管理…

Redis入门与实践

Redis是一种开源的、基于内存的高性能键值存储系统&#xff0c;常用于缓存、会话管理、实时数据分析等场景。以下是Redis的入门指南和一些基本的实践示例&#xff0c;帮助你开始使用Redis。 1. 安装和基本配置 安装Redis Redis可以在多种操作系统上安装。以Ubuntu为例&#…

搭建Python虚拟环境(四):Pipenv

使用Pipenv搭建虚拟环境的详细指南 Pipenv 是一个Python包管理工具&#xff0c;它结合了pip和virtualenv的优点&#xff0c;用于创建和管理Python项目的虚拟环境。本文将详细介绍如何使用Pipenv搭建虚拟环境&#xff0c;包括安装Pipenv、创建虚拟环境、激活虚拟环境、退出虚拟…

前端学习CSS之神奇的块浮动

在盒子模型的基础上就可以对网页进行设计 不知道盒子模型的可以看前面关于盒子模型的内容 而普通的网页设计具有一定的原始规律,这个原始规律就是文档流 文档流 标签在网页二维平面内默认的一种排序方式,块级标签不管怎么设置都会占一行,而同一行不能放置两个块级标签 行级…

[Kubernetes] etcd 单机和集群部署

文章目录 1.etcd基本概念2.etcd的基本知识3.etcd优势4.etcd单机部署4.1 linux部署4.2 windows部署4.3 docker安装etcd 5.etcd集群部署 1.etcd基本概念 etcd是一个高可用的分布式键值存储系统&#xff0c;是CoreOS&#xff08;现在隶属于Red Hat&#xff09;公司开发的一个开源…