盛开 Bloom LLM 徽标的图片。 尽管 BLOOM 已在很大程度

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上被 LLaMA 等模型所取代，但BLOOM是另一种专注于多语言交流的大型语言模型。 至关重要的是，BLOOM 是我们列表中第一个不是由私营大型科技公司开发的，而是由研究人员合作开发的开源模型，其代码和资源可供公众使用。 XLM-罗伯塔 XLM-RoBERTa 是其前身 RoBERTa 模型的扩展，而 RoBERTa 模型又建立在 BERT 模型的基础上。 同样，该模型已经过大量多语言文本数据的预训练。它是开源的，并且经过了多次修改，使其成为不同模型如何指导创建新的、更复杂的模型的一个典型例子。 XL网 XLNet于 2019 年首次提出并发布，是最早引起关注的现代法学硕士之一。 虽然与较新的模型相比，它在很大程度上被认为已经过时（尽管这有待讨论，因为这取决于模型的用途），但它是第一个基于新变压器架构构建的模型之一。 伊丽莎 ELIZA 是最早的聊天机器人之一（来自 20 世纪 60 年代），它并不是一个大型语言模型，按照今天的标准来看，它的基础程度非常低。



然而，它开创了自然语言交互的概念，所以我觉得它值得在我们的列表中提及一下。您甚至可以阅读1966 年该模型的原始提案！ 一位机器学习工程师在办公室的笔记本电脑上与法学硕士一起工作。 值得注意的是，我刚刚给您提供的七个法学硕士示例只是现有可用示例中的一小部分。 但从这个列表中应该清楚的是，大型语言模型正在以令人眼花缭乱的速度发展。新的事物不断涌现，以之前的事物为基础。 随着时间的推移 电报数据库 更先进的模型将会出现，所以请密切关注最新动态！ 3. 法学硕士的用例 虽然法学硕士最初因其编写类似人类文本的不可思议的能力而成为头条新闻，但法学硕士的能力远远超出了单纯的内容生成。 虽然这仍然是它们的核心功能，但它们分析人类语言和理解上下文的能力意味着它们适用于一系列任务，包括： 文本摘要：大型语言模型非常擅长分析长文本并生成连贯的摘要，从而更容易从冗长的文章、文档或报告中提取关键信息。







聊天机器人和对话助理：法学硕士帮助聊天机器人与用户进行自然语言对话。在这种情况下，它们通常用于客户支持、信息检索或任务自动化。 拼写和语法纠正：法学硕士可以纠正书面文本中的拼写和语法错误，以最小的努力提高可读性。 翻译：大型语言模型非常擅长将文本从一种语言翻译成另一种语言，无论语言障碍如何，都能实现有效的沟通。 推荐系统：虽然我们经常将大型语言模型与面向消费者的应用程序联系起来，但它们在业务领域也有用途。一个很好的例子是在线零售商和流媒体服务如何使用它们来分析用户偏好。然后，他们可以为产品（例如亚马逊）、电影（例如Netflix）和音乐（例如Spotify）提供个性化推荐。 代码生成：法学硕士可以帮助程序员生成代码，减轻他们工作中的繁重工作，让他们专注于工作中更复杂和更具创造性的方面。 图像注释：较新的法学硕士不仅可以识别文本，还可以识别图像提示。