非常に大規模な言語モデルとその評価方法

Hugging Faceの記事は、おそらく非常に大規模な言語モデル（LLM）のアーキテクチャ、トレーニング、および評価について議論しているでしょう。これらのモデルの複雑さ、サイズ、トレーニングに使用されるデータセット、およびパフォーマンスを評価するために使用されるさまざまなメトリックについて掘り下げていくでしょう。評価セクションでは、自然言語理解、生成、推論に関連するベンチマークなどが取り上げられる可能性があります。この記事の焦点は、LLMの現状と、その能力と限界を理解するために使用される方法についての洞察を提供することです。

• •LLMは複雑で、かなりの計算リソースを必要とします。
• •評価には、さまざまな能力を評価するためのさまざまなベンチマークが含まれます。
• •Hugging Faceは、LLMを扱うためのリソースとツールを提供しています。