基于遷移學習的LLaMA 2大語言模型微調(diào)優(yōu)化方法

打開文本圖片集

關(guān)鍵詞：大語言模型;微調(diào)優(yōu)化;遷移學習

中圖分類號：TP312 文獻標志碼：A

0 引言（Introduction）

近年來，大型語言模型[1]的出現(xiàn)和發(fā)展對自然語言處理和人工智能領(lǐng)域產(chǎn)生了變革性影響。自GPT-3（Generative Pre-Trained Transformer v3）問世以來，逐漸涌現(xiàn)出一批具有強大競爭力的語言模型，例如ChatGPT[2]、Meta LLaMA[3]、文心一言、盤古大模型等。（剩余3282字）