Samenvatting
Summary Large language models
- Vak
- Instelling
- Boek
Large language models introduction
[Meer zien]Voorbeeld 1 van de 2 pagina's
Voorbeeld 1 van de 2 pagina's
In winkelwagen
In winkelwagen
gesponsord bericht van onze partner
Gekoppeld boek
Titel boek:
Auteur(s):
- Uitgave:
- ISBN:
- Druk:
Meer samenvattingen voor studieboek
-
Prompt engineering
-
Randomness in prompts
-
How to work with Artificial intelligence and Large language models
Verkoper
Volgen
ramakrishnatammineedi
Voorbeeld van de inhoud
LARGE LANGUAGE MODELS - Prompt engineeringLarge language models refer to advanced neural network-based architectures that have been
trained on massive amounts of text data to process and understand human language. These
models have shown remarkable capabilities in various natural language processing (NLP) tasks,
such as language generation, translation, question-answering, sentiment analysis, and more.
They are typically characterized by having tens of billions of parameters, allowing them to
capture complex language patterns and generate coherent and contextually relevant responses.
Some of the well-known large language models include:
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): Developed by OpenAI, GPT-3 is one of the most
famous and largest language models, with 175 billion parameters. It has demonstrated
impressive performance across a wide range of NLP tasks and can generate human-like text.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Developed by Google, BERT
is another influential language model with 340 million parameters. It introduced the concept of
bidirectional training and context-based word embeddings, leading to significant improvements
in many NLP tasks.
T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Developed by Google, T5 is a large model that frames
all NLP tasks as a text-to-text problem. It has 11 billion parameters and has shown strong
performance in a multitude of NLP tasks.
XLNet: Developed by Google, XLNet is a generalized autoregressive pre-training method that
leverages both autoregressive and autoencoding objectives. It has 340 million parameters and
has achieved state-of-the-art results in various NLP benchmarks.
RoBERTa (A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach): A variation of BERT developed by
Facebook AI, RoBERTa uses a larger batch size and more training data to achieve better
performance across multiple NLP tasks.
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper ramakrishnatammineedi. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €7,37. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 76669 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen