大型語言模型的正式定義是什麼?
Context:雖然大語言模型一詞沒有正式的定義,但它通常指的是具有數十億或更多引數數量的深度學習模型. 這類模型在廣泛的任務中表現出色,而不是為一項特定的任務 (如情緒分析,命名實體識別或數學推理) 接受培訓. 它們完成任務的技能,以及它們能夠完成的任務範圍,似乎是它們所投入的資源 (資料,引數大小,計算能力) 的函式,不依賴於設計中的其他突破.  儘管經過簡單的訓練,例如預測句子中的下一個單詞,但經過足夠的訓練和引數計數,神經語言模型能夠捕捉到人類語言的語法和語義. 此外,大型語言模型還顯示出對世界的相當廣泛的一般知識,並且能夠在訓練過程中"記住"大量的事實.
大型語言模型 (LLM) 術語沒有正式的定義. 然而,它通常指的是具有數十億或更多引數數量的深度學習模型.