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AI神奇魅力的源點(diǎn)：相似度
- 1 前言在本專欄去年的文章《從隱空間認(rèn)識(shí)CLIP 多模態(tài)模型》里，已經(jīng)介紹過(guò)了：CLIP 的核心設(shè)計(jì)概念是，把各文句和圖像映射到隱空間里的一個(gè)點(diǎn)( 以向量表示)。其針對(duì)每一個(gè)文句和圖像都會(huì)提取其特征，并映射到這個(gè)隱空間里的某一點(diǎn)。然后經(jīng)由矩陣計(jì)算出向量夾角的余弦(Cosine) 值，來(lái)估計(jì)它們之間的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的點(diǎn)積注意力(Dot-Product attention) 機(jī)制，其先透過(guò)點(diǎn)積運(yùn)算，從Q與K矩陣計(jì)算出的其相似度(Similarit
- 關(guān)鍵字： 202403 LLM 相似度 CLIP Transformer
語(yǔ)言大模型的進(jìn)化軌跡
- ChatGPT 的發(fā)布是語(yǔ)言大模型（LLM）發(fā)展史的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，它讓人們意識(shí)到 LLM 的潛力，并引發(fā)了 “AI 競(jìng)賽”，世界上主要人工智能實(shí)驗(yàn)室和初創(chuàng)公司都參與其中。在這之后，基于 LLM 的聊天機(jī)器人層出不窮。1語(yǔ)言模型簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，語(yǔ)言模型能夠以某種方式生成文本。它的應(yīng)用十分廣泛，例如，可以用語(yǔ)言模型進(jìn)行情感分析、標(biāo)記有害內(nèi)容、回答問(wèn)題、概述文檔等等。但理論上，語(yǔ)言模型的潛力遠(yuǎn)超以上常見(jiàn)任務(wù)。想象你有一個(gè)完備的語(yǔ)言模型，可生成任意類型的文本，并且人們還無(wú)法辨別這些內(nèi)容是否由計(jì)算機(jī)生成，那么我們就可以使其完成
- 關(guān)鍵字： 人工智能 LLM 大語(yǔ)言模型
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