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標(biāo)簽 > 語言模型
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基于顯式證據(jù)推理的few-shot關(guān)系抽取CoT
最近,上下文學(xué)習(xí)策略已被證明在沒有訓(xùn)練的情況下顯示出顯著的結(jié)果。很少有研究利用上下文學(xué)習(xí)進行zero-shot信息提取。不幸的是,推理的證據(jù)在思維鏈提示...
經(jīng)典 Transformer 使用不可學(xué)習(xí)的余弦編碼,加在模型底層的詞向量輸入上。GPT、BERT將其改為可學(xué)習(xí)的絕對位置編碼,并沿用到了RoBERTa...
怎樣讓PPO訓(xùn)練更穩(wěn)定?早期人類征服RLHF的馴化經(jīng)驗
盡管魯迅先生曾言:真的強化敢于直面慘淡的結(jié)果,敢于正視崩壞的曲線。但日復(fù)一復(fù)地開盲盒難免會讓人心臟承受不了,好在前人們留下了寶貴的馴化經(jīng)驗,今天讓我們一...
不同于單模態(tài)模型編輯,多模態(tài)模型編輯需要考慮更多的模態(tài)信息。文章出發(fā)點依然從單模態(tài)模型編輯入手,將單模態(tài)模型編輯拓展到多模態(tài)模型編輯,主要從以下三個方面...
Hugging Face LLM部署大語言模型到亞馬遜云科技Amazon SageMaker推理示例
?本篇文章主要介紹如何使用新的Hugging Face LLM推理容器將開源LLMs,比如BLOOM大型語言模型部署到亞馬遜云科技Amazon Sage...
大模型混合多種能力項數(shù)據(jù)進行微調(diào)時,會呈現(xiàn)高資源沖突,低資源增益的現(xiàn)象。我們提出的DMT策略通過在第一階段微調(diào)特定能力數(shù)據(jù),在第二階段微調(diào)通用數(shù)據(jù)+少量...
2023-10-26 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)語言模型SFT 1481 0
加利福尼亞州圣克拉拉——Nvidia通過一個名為TensorRT LLM的新開源軟件庫,將其H100、A100和L4 GPU的大型語言模型(LLM)推理...
基于PyTorch的模型并行分布式訓(xùn)練Megatron解析
NVIDIA Megatron 是一個基于 PyTorch 的分布式訓(xùn)練框架,用來訓(xùn)練超大Transformer語言模型,其通過綜合應(yīng)用了數(shù)據(jù)并行,Te...
開源LLEMMA發(fā)布:超越未公開的頂尖模型,可直接應(yīng)用于工具和定理證明
但LLEMMA的出現(xiàn)改變了這一局面。它不僅在MATH基準(zhǔn)測試上創(chuàng)下了新高,甚至超越了某些還未對外公開的頂尖模型,如Minerva。更讓人欣喜的是,LLE...
在RTX 4090被限制的時代下,讓大模型使用RLHF更高效的方法來了
今年,以 ChatGPT 為首的大語言模型(Large Language Models, LLMs) 在各個方面大放光彩,由此引發(fā)了學(xué)術(shù)界和商業(yè)界對 G...
效果怎么樣呢?PaLI-3 在需要視覺定位文本理解和目標(biāo)定位的任務(wù)上實現(xiàn)了新的 SOTA,包括 RefCOCO 數(shù)據(jù)集上的 8 個視覺定位文本理解任務(wù)和...
高性能計算與多模態(tài)處理的探索之旅:英偉達GH200性能優(yōu)化與GPT-4V的算力加速未來
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,多模態(tài)大模型成為越來越重要的發(fā)展趨勢。GPT-4V(GPT-4 近日開放的視覺模態(tài))大型多模型(LMMs)擴展大型語言模型(...
下面展示一下在 https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer 做的自定義實現(xiàn)的RWKV world t...
2023-10-16 標(biāo)簽:人工智能語言模型數(shù)據(jù)集 1189 0
ChatGPT 能夠自動生成類似于人類寫作的文本,這一點非常引人注目,也令人意外。但它是如何實現(xiàn)的?為什么它能夠如此出色地生成我們認為有意義的文本?我的...
2023-10-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型ChatGPT 1324 0
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