什么是大模型

什么是大模型

"大模型"通常指的是深度学习中参数数量庞大、层数深厚的神经网络模型。这些模型具有数十亿甚至上百亿的参数，通常需要大量的计算资源来进行训练和推断。这种规模的模型在处理复杂任务时表现得很出色，因为它们能够从大量的数据中学到更复杂、更抽象的表示。

例如，GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）就是一个大型的语言模型，它拥有1750亿个参数，是当时最大的自然语言处理模型之一。这种大模型在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。

上亿的参数是什么

参数通常包括连接不同神经元的权重和每个神经元的偏差。这些参数是通过反向传播算法和优化算法（如梯度下降）进行调整和更新的。在大规模模型中，这些参数的数量可能非常庞大，上亿的参数意味着模型具有很多层和神经元。

看下简单的模型有多少参数

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

import torch import torch.nn as nn   class MLPModel(nn.Module):     def __init__(self, input_size):         super(MLPModel, self).__init__()         self.fc1 = nn.Linear(input_size, 128)         self.fc2 = nn.Linear(128, 64)         self.fc3 = nn.Linear(64, 2)         self.sigmoid = nn.Sigmoid()       def forward(self, x):         x = torch.relu(self.fc1(x))         x = torch.relu(self.fc2(x))         x = self.fc3(x).float()         x = self.sigmoid(x)         return x   # 创建模型实例 model = MLPModel(input_size=700)   # 统计模型参数数量 total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) print("Total parameters:", total_params) Total parameters: 98114z

怎么计算参数的？

一个全连接层的参数数量是 (输入特征数量 * 输出特征数量) + 输出特征数量

700*128+128 = 89728

128*64+64 = 8256

64*2+2 = 130

GPT-2源码

https://github.com/openai/gpt-2

他是怎么设计模型的

 

他是怎么训练的

上亿的参数是怎么设计神经网络的。transformer预训练的时候，怎么处理那些数据，怎么传递到模型？