另请阅读的新订阅服务冒险之举还是明智之举？ 为了应对这些挑战， 正在使用公共数据库在数万亿个代币上训练其参数范围从 到 的模型这在理论上消除了对专有和不可访问的数据集的依赖。 与其他大型语言模型一样， 将一系列单词作为输入并预测下一个单词以递归生成文本。为了训练其模型， 从使用人数最多的 种语言中选择了材料，重点是那些使用拉丁字母和西里尔字母的语言。
为什么 在人工智能
领域如此重要表示训练 等较小的基础模型在大型语言模型空间中可能非常有帮助，因为测试新方法、验证他人的工作以及研究新的用例需要更少 科威特电话号码数据 的计算能力和资源。 基础语言模型是使用更大的、未标记的数据集进行训练的，这使得它们特别适合根据各种任务进行定制。 它有什么限制吗？ 虽然 承认需要更多的研究来解决大多数大型语言模型包括 中的偏见有毒评论和幻。
觉的风险但它的构建
似乎是为了让研究人员能够测试新的方法来限制或消除大型语言模型中的这些问题语言模型。 作为基础模型 非常灵活，可以在许多不同的情况下使用 说什么时 dzb目录 候可用正在根据专注于研究用例的非商业许可发布其 模型。这是为了防止系统被滥用并保持其完整性每个使用模型的请求都将单独评估。
