LLM在文本生成中的应用

来自：哈工大讯飞联合实验室 本期导读：本文是对受控文本生成任务的一个简单的介绍。首先，本文介绍了受控文本生成模型的一般架构，点明了受控文本生成模型的特点。然后，本文介绍了受控文本生成技术在故事生成

4. FELIX FELIX是Google Research在“FELIX: Flexible Text Editing Through Tagging and Insertion”一文中提出的文本生成

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）逐渐成为自然语言处理（NLP）领域的研究热点。LLM以其强大的文本生成、理解和推理能力，在文本生成

使用LLaMA 3（Large Language Model Family of AI Alignment）进行文本生成，可以通过以下几种方式实现，取决于你是否愿意在本地运行模型或者使用现成的API

文本生成是自然语言处理中一个重要的研究领域，具有广阔的应用前景。国内外已经有诸如Automated Insights、Narrative Science以及“小南”机器人和“小明”机器人等文本生成

今天我们要讲的文本生成是现在最流行的研究领域之一。文本生成的目标是让计算机像人类一样学会表达，目前看基本上接近实现。这些突然的技术涌现，使得计算机能够撰写出高质量的自然文本，满足特定的需求。

LLM（Large Language Model）是指大型语言模型，它们是一类使用深度学习技术构建的自然语言处理（NLP）模型。LLM模型可以处理各种语言任务，如文本生成、文本分类、机器翻译等。目前

写在前面 近年来，多个大规模预训练语言模型 GPT、BART、T5 等被提出，这些预训练模型在自动文摘等多个文本生成任务上显著优于非预训练语言模型。但对于开放式生成任务，如故事生成、新闻生成等，其

所未有的精度和效率处理和生成自然语言。 LLM的基本原理 LLM基于深度学习技术，尤其是变换器（Transformer）架构。变换器模型因其自注意力（Self-Attention）机制而闻名，这种机制使得模型能够捕捉文本中的长距离依赖关系。LLM通过在大规模语料库上

在本文中，我们将深入探讨LLM（Large Language Model，大型语言模型）的应用领域。LLM是一种基于深度学习的人工智能技术，它能够理解和生成自然语言文本。近年来，随着计算能力的提高

于什么任务，比如文本生成、翻译、问答等。 明确你的模型需要达到的性能标准。 数据收集与处理 ： 收集大量的文本数据，这些数据将用于训练模型。 清洗数据，去除无用信息，如HTML标签、特殊字符等。 对数据进行预处理，如分词、去除停用词、词干提

RecurrentGPT 则另辟蹊径，是利用大语言模型进行交互式长文本生成的首个成功实践。它利用 ChatGPT 等大语言模型理解自然语言指令的能力，通过自然语言模拟了循环神经网络（RNNs）的循环计算机制。

尽管指令调整的大型语言模型 (LLM) 在各种 NLP 任务中表现出卓越的能力，但它们在文本以外的其他数据模式上的有效性尚未得到充分研究。在这项工作中，我们提出了 Macaw-LLM，一种新颖的多模式 LLM，它无缝集成了视觉、音频和文本信息。

“Autoregressive”语言模型的含义是：当生成文本时，它不是一下子同时生成一段文字（模型吐出来好几个字），而是一个字一个字的去生成。"Autoregressive"

确实能学习和表示文本的意义。 虽然大型预训练语言模型（LLM）在一系列下游任务中展现出飞速提升的性能，但它们是否真的理解其使用和生成的文本语义？ 长期以来，AI社区对这一问题存在很大的分歧。有一种猜测是，纯粹基于语言的形式（例

今天，Meta发布了Code Llama，一款可以使用文本提示生成代码的大型语言模型（LLM）。

在当今的人工智能领域，LLM（Large Language Model，大型语言模型）已经成为了一种非常受欢迎的技术。它们在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，如文本生成、翻译、摘要、问答等。然而

ChatGPT、Midjourney等生成式人工智能（GenAI）在文本生成、文本到图像生成等任务中表现出令人印象深刻的性能。

从结构化数据中自然语言生成（NLG）往往会产生多种错误，从而限制了这些模型在面向客户的应用中的实用性。当NLG 模型在生成的输出文本时注入与输入结构化数据无关的无意义词语或信息就会产生幻觉。

LLM的训练分为预训练和安全训练。预训练是指在大规模语料库上进行训练，因此LLM获得了各种强大的能力，如文本生成、推理和主题知识等。安全训练使用有监督的微调、RLHF、RLAIF和其他技术来对齐模型偏好与人类价值偏好，从而为LLM建立安全护栏。

文本摘要，作为自然语言生成（NLG）中的一项任务，主要用来将一大段长文本压缩为简短的摘要，例如新闻文章、源代码和跨语言文本等多种内容都能用到。

。 一、LLM技术在人工智能领域的应用 自然语言处理（NLP） LLM技术在自然语言处理领域发挥着重要作用。通过训练模型识别和生成语言模式，LLM技术使得机器能够执行语言翻译、情感分析、文本摘要等任务，极大地提高了语言处理的准确性和效率。

每个单词都依赖于输入文本与之前生成的单词。自回归生成模型只建模了前向的单词依赖关系，依次生成的结构也使得自回归模型难以并行化。目前大部分预训练生成模型均采用自回归方式，包括GPT-2，BART，T5等模型。

序列表征循环神经网络卷积神经网络注意力文本生成变换器编码器自注意力解码器自注意力残差的重要性图像生成概率图像生成结合注意力和局部性音乐变换器音乐的原始表征音乐的语言模型音乐生成示例音乐中的自相

AI在文本创作上的能力正在加强。人们对于人工智能的创作能力赋予了更大的想象力，尤其是在OpenAI 推出文本生成模型 GPT-2 后。

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点。这些模型通过分析和学习大量的文本数据，能够执行多种语言任务，如文本生成、翻译、问答和情感分析等

将文本转换为动画并不是一项简单的任务，大多数将文本转换为视频的工具不能处理复杂句子，因为输入的句子和输出的动画都没有固定的结构。为了克服这种问题，两位论文作者共同构建了一个包含多个组件模块的神经网络。