chatgpt自监督学习 自监督方法
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百度2024:解密大模型(LLM)在推荐系统的表示学习中的应用
受到Masked Autoencoder（MAE）这种生成式自监督学习模式的启发，我们创新地将MAE应用于密度比的建模。这样做的目的是在MAE的框架下，通过预测和重构隐含的文本信息，来优化对用户/项目交互信息的表达，进而实现对互动表示和语义表示的有效对齐。
在2024年的工业界搜广推场景应用中，大模型发挥了关键作用，六篇文章分享了百度、阿里、华为、微软等大厂的相关工作。这些研究主要围绕大模型在推荐系统、用户行为理解、个性化搜索及文章推荐等方面的应用进行探讨。
大模型，特别是大型语言模型（LLMs），通过预训练学习到了丰富的语义表示，能够更好地理解用户需求和内容特征。这种语义理解能力使得大模型能够更准确地捕捉用户意图，从而在推荐系统中实现更精准的匹配。例如，BERT模型在文本推荐中的应用，可以通过深度语义理解，提升文本推荐的相关性。
LLM + 推荐中，语言模型作为特征提取器，将物品和用户信息设计成prompt，输入到LLM中生成embedding或语义摘要，用于后续推荐系统决策。在传统推荐领域，商品和文本信息通过ID统一编码，导致语义信息损失。
**隐式反馈的增强**：LLMRec直接增强潜在交互，利用大语言模型作为知识感知采样器来增加pair-wise的BPR训练数据。这种方式利用数据集中的文本信息和大语言模型的优势，从自然语言的角度构建用户偏好模型，而不仅仅是依赖于ID级别的交互。
chargpt是什么
1、chatgpt是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型，通俗一点说就是一个聊天机器人。它是GPT-3模型的变体，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成类似人类的文本响应，具有更自然、更多样化的特点。用户可以向它提出无数问题，而且通常会得到有用的答案。
2、ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。
3、ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），是OpenAI 研发的一款聊天机器人程序，于2022年11月30日发布 。
gpt是什么东西
1、GPT是一种人工智能技术模型，主要应用于生成自然语言文本。 GPT的定义是“生成式预训练Transformer”，它通过预训练和自注意力机制深度处理文本，以理解和生成自然语言。 GPT技术的关键部分包括预训练、生成式模型、基于Transformer的架构以及自然语言处理应用。
2、不论是MBR还是GPT，都是文件系统的分区方式，只是表示文件在硬盘上的存储方式，这个都由操作系统管理，对用户是完全透明的，所以无论使用哪种，对硬盘都没有任何影响。GPT是个新东西，适于大容量硬盘使用，容量大于2T的单个分区，必须使用GPT，否则无法创建。
3、GPT是一种人工智能技术模型。它是一种基于自然语言处理的机器学习模型，主要用于生成自然语言文本。GPT的明确定义 GPT，全称为生成式预训练Transformer，是一种在自然语言处理领域广泛应用的深度学习模型。其核心是利用大规模的语料库进行预训练，使得模型可以理解和生成自然语言文本。
4、GPT是一种人工智能技术模型，全称为生成式预训练Transformer模型。GPT是一种基于深度学习技术的语言模型，通过大量的文本数据进行训练，从而实现对自然语言的理解和生成。这种模型的核心是Transformer算法，该算法可以有效地处理大量的文本数据并生成高质量的文本内容。
5、GPT模型则是在Transformer模型的基础上进行了改进和扩展，用于生成文本和进行自然语言处理任务。GPT模型的核心思想是通过大规模的无监督预训练来学习语言的统计规律和语义表示。在预训练阶段，GPT模型使用大量的文本数据进行训练，通过自动编码器的方式学习文本的表示。
6、丙氨酸氨基转移酶（ALT）是肝脏健康的一个重要指标。 根据公开资料，GPT代表的是丙氨酸氨基转移酶，而非“差的GPT”。 GPT广泛存在于肝细胞的线粒体和细胞质中。 肝细胞受损时，GPT会释放到血液中。 因此，GPT在临床上是诊断肝脏疾病的重要指标。
大模型训练技巧大揭秘
1、首先，训练数据的准备至关重要。大模型需要高质量且多样化的数据，包括网页、书籍、对话文本等，以及特定领域的语料如多语言数据和代码。数据清洗和预处理涉及剔除低质量内容、去重、保护用户隐私，以及使用SentencePiece等工具进行分词。
2、大模型的训练，是一个复杂而精细的过程，可以类比于教导孩子学习语言。这个过程通常分为两个阶段：预训练与微调。预训练阶段，模型通过学习大量数据，掌握基本的语言结构和规则。而微调阶段，则让模型针对特定任务进行优化，提高其在特定场景下的表现。
3、大模型的自监督学习方法，可以减少数据标注，在一定程度上解决了人工标注成本高、周期长、准确度不高的问题。
4、大模型的训练，对计算资源要求极高。完成一次训练，如GPT-4，需要约三个月，使用25000块英伟达A100 GPU。单块GPU功耗400瓦，每秒15万亿次单精度浮点数运算。一次训练用去4亿度电，相当于加热200万立方米冰水至沸腾。全球GPU算力集群电力消耗持续增长，2023年占比0.1%，预计2030年占比2%。
带你了解大语言模型的前世今生
语言模型也成为了典型的自监督学习（Self-supervised Learning）任务。2022年底ChatGPT的出现，将大规模语言模型的能力进行了充分的展现，也引发了大规模语言模型研究的热潮。
前世今生本节将通过发布时间和主要特点来简要介绍每个版本的 Llama 模型。Llama 1Llama 1 是 Meta 在 2023 年 2 月发布的大语言模型，是当时性能出色的开源模型之一，提供了从 7B 到 65B 不等的参数量版本。
多模态大模型的发展始于2021年OpenAI发布的CLIP模型，其通过对比学习在图像与文本描述之间建立关联。CLIP模型采用双塔结构，两个编码器分别处理图像和文本，通过简单的点乘操作进行模态交互。对比学习在训练时通过正负样本对优化模型，以最大化相似性分数。CLIP的实现使用了简洁的numpy风格代码。
进入21世纪10年代，随着智能手机的兴起，智能个人助理如Siri、Cortana、Alexa和谷歌助手成为标配，智能助理功能覆盖了从语音搜索到任务自动化等广泛领域，实现了“走进千家万户”。2020年代，大模型（LLM、LVM等）的兴起为智能个人助理领域带来了新活力。
Thorne等人通过贝叶斯谱系分析，对语言学的时钟理论进行了深入探讨和验证，贝叶斯分析凭借其强大的概率模型，成为历史语言学家手中的一把利器。在历史语言学的回归生物学之旅中，Gray和Atkinson的贝叶斯分析工作，以词汇翻译为桥梁，构建同源词对，通过MCMC算法构建概率高的谱系树。
Go 的前世今生 Go 语言由 Google 的 Rob Pike、Ken Thompson 和 Robert Griesemer 于 2007 年提出，旨在解决 C++的复杂性问题，填补并发支持的空白。他们希望设计出一个简洁、高效且易于维护的语言。在初步设计后，语言名称定为 Go，以体现其简洁性和易用性。
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