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在人工智能領(lǐng)域，LLM代表“大型語言模型”。在人工智能（AI）領(lǐng)域自然語言處理（NLP）是一個快速進展的領(lǐng)域。NLP中最重要是大語言模型（LLM）。大語言模型（英文：Large Language Model，縮寫LLM），也稱大型語言模型，是一種基于機器學習和自然語言處理技術(shù)的模型。
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使用Huggingface創(chuàng)建大語言模型RLHF訓練流程
ChatGPT已經(jīng)成為家喻戶曉的名字，而大語言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速發(fā)展，這使得我們可以基于這些技術(shù)來改進我們的業(yè)務。
internal feedback：使用LLM去預測生成的plan取得成功的概率、Tree of Thought去對比不同的plan（有點類似Alpha...
MQA (Multi Query Attention，多查詢注意力) 是多頭注意力的一種變體。其主要區(qū)別在于，在 MQA 中不同的注意力頭共享一個K和V...
采用ChatGPT的企業(yè)可能會擔心API調(diào)用的巨大成本、服務中斷、數(shù)據(jù)所有權(quán)和隱私問題，以及其他不可預測的事件，如最近關(guān)于董事會解雇CEO Sam Al...
本實驗旨在驗證LLM在模擬復雜歷史事件方面的有效性。實驗選用了OpenAI開發(fā)的GPT-4作為后端模型，討論以下問題。
Zero-shot Setting：在 O-Cue 中，由于單步指令較復雜（不要要進行推理還要進行回復生成，以及生成的格式要求），單步生成內(nèi)容過多，導致...
2023-12-01 標簽：數(shù)據(jù)集大模型LLM 862 0
怎樣使用Accelerate庫在多GPU上進行LLM推理呢？
大型語言模型(llm)已經(jīng)徹底改變了自然語言處理領(lǐng)域。隨著這些模型在規(guī)模和復雜性上的增長，推理的計算需求也顯著增加。
隨著ChatGPT的快速發(fā)展，基于Transformer的大型語言模型(LLM)為人工通用智能(AGI)鋪平了一條革命性的道路，并已應用于知識庫、人機界...
為什么Agent落地這么難？AI最大賽道Agent機遇全解析
“如果一篇論文提出了某種不同的訓練方法，OpenAI內(nèi)部會嗤之以鼻，認為都是我們玩剩下的。但是當新的AI Agent論文出來時，我們會十分認真且興奮地討...
本文假設(shè)不同的ICL為LLM提供了關(guān)于任務的不同知識，導致對相同數(shù)據(jù)的不同理解和預測。因此，一個直接的研究問題出現(xiàn)了:llm能否用多個ICL提示輸入來增...
2023-11-24 標簽：轉(zhuǎn)換器Sample自然語言 1995 0
在 LLaMA, BERT 以及 ViTs 模型上，4-bit 量化皆取得了遠超 SOTA 的結(jié)果。特別是，這篇文章展示了 4-bit 量化的 LLaM...
背景 本篇將為大家闡述亞馬遜云科技大語言模型下沉到具體行業(yè)進行場景以及實施案例的介紹，是亞馬遜云科技官方《基于智能搜索和大模型打造企業(yè)下一代知識庫》系列...
LLM的發(fā)展為情感分析任務帶來的新的解決方案。有研究人員使用LLM，在上下文學習(in-context learning, ICL)的范式下，僅使用少量...
2023-11-23 標簽：生成器自然語言處理半監(jiān)督學習 1243 0
幻覺被描述為無意義或不忠實于所提供源內(nèi)容的生成內(nèi)容。根據(jù)與源內(nèi)容的矛盾，這些幻覺又進一步分為內(nèi)在幻覺和外在幻覺。在LLMs中，幻覺的范圍包含了一個更廣泛...
對以ChatGPT為代表的LLMs在共情回復生成上的表現(xiàn)進行了全面的實證研究，LLMs在現(xiàn)有的基準數(shù)據(jù)集上，對比以往的SOTA模型，表現(xiàn)極其優(yōu)越。
基于顯式證據(jù)推理的few-shot關(guān)系抽取CoT
最近，上下文學習策略已被證明在沒有訓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習進行zero-shot信息提取。不幸的是，推理的證據(jù)在思維鏈提示...
運行 安裝上面的步驟，到這里就全部安裝好了，體驗LLM有兩種方式，一個是直接在shell窗口中以聊天的方式使用，還有一個是通過topic的訂閱和發(fā)布來使...
2023-11-20 標簽：數(shù)據(jù)LLM大語言模型 1086 0
對LLM的理解比較有限，從代碼實現(xiàn)的角度來說，RWKV的狀態(tài)和KV Cache不同，不依賴序列長度，這讓RWKV模型在各種長度下運行內(nèi)存和運行速度都是趨...
LLM推理上的DeepSpeed Inference優(yōu)化實踐方案
首先將 batch 拆分為 micro-batch，其中 micro-batch 數(shù)等于 pipeline 深度，micro-batch通過動態(tài)隊列的順...
怎樣讓PPO訓練更穩(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。但日復一復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...
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