从零成功大模型
传统RAGLLM预训练和微调普通都是基于地下的互联网数据，无法能蕴含公司外部私有数据，假设你问无关某公司的经营状况，间接基于模型参数生成的回答或许和胡言乱语没什么两样，RAG，Retrieval，AugmentedGeneration，的思......
Chameleon 经常使用大型言语模型的即插即用组合推理
摘要，大型言语模型，LLMs，在处置各种人造言语处置义务方面取得了清楚停顿，这归功于其突显的推理才干，但是，LLMs自身存在固有的局限性，例如不可访问最新消息，存储在网络或义务特定的常识库中，、不可经常使用外部工具，以及不可启动准确的数学......
打破AI功能瓶颈！揭秘LLaMA
本文引见了一种名为，的方法，经过将现有的大型言语模型，LLMs，转化为混合专家网络，MoE，，从而处置了训练MoE时遇到的数据饥饿和不稳固性疑问，该方法基于驰名的LLaMA，27B模型，并将其参数分为多个专家，而后对转换后的MoE模型启动继......
颁布反派性边缘模型 AI 功能与隐衷双料俱佳 3B Ministral Mistral 和8B
近日，MistralAI颁布了两款新型边缘模型——Ministral3B和Ministral8B，引发了科技界的宽泛关注，这两款模型不只在功能上体现出色，更在隐衷包全方面独具长处，功能出色，隐衷优先Ministral3B和8B专为设施端计算......
新RAG架构范式！DSPy将反派性扭转RAG系统架构形式！！
1、什么是DSPy，DSPy，DeclarativeSelf，improvingLanguagePrograms，inPython，是斯坦福大学NLP钻研人员开发的基础模型编程框架，它强调编程而非提醒词，旨在简化复杂言语模型运行的构建环节，......
定制你的AI助手 大型言语模型适配方法详解
这是一个由三局部组成的系列博客文章中的第一篇，主题是关于如何适配开源大型言语模型，LLMs，在这篇文章中，咱们将讨论适配LLMs到特定畛域数据的各种方法，引言大型言语模型，LLMs，在少量言语义务和人造言语处置，NLP，基准测试中展现出了出......
言语模型常识编辑的鲁棒性钻研
一、引言随着大型言语模型的兴起，人造言语处置，NLP，社区面临的关键应战之一是如何高效地对模型启动微调，假设须要短期内扭转模型的某些行为，从新启动参数微调或许会过于耗时和低廉，在这种状况下，模型常识编辑，KnowledgeEditing，技......
RAISE如何让AI更痴呆 Agent的退化
嘿，大家好！这里是一个专一于AI智能体的频道！当天和大家聊聊一个经典的，贝壳提出的RAISEAgent架构，除了架构之外，还蕴含一个片面的智能体训练框架，从数据选取到场景增强等等，FromLLMtoConversationalAgent，A......
如何评价大言语模型生成结果的多样性
1、论文的背景对于大型言语模型，LLM，的一个开明性疑问是，这些模型从预训练数据中学习了哪些形式，以及这些形式能否能够在下游义务和数据集中广泛实用，虽然先前的钻研重要集中在生成品质上，最近也开局关注文本生成的陈腐性，但对LLM学习到的形式......
ICLR2024 大型言语模型的知识融合
摘要，从头开局训练大型言语模型，LLM，可以生成具有共同性能和长处的模型，但这须要渺小的老本，并或许造成冗余性能，另一种具有老本效益且有目共睹的方法是将现有的预训练LLM兼并为一个更弱小的模型，但是，由于这些LLM架构各不相反，间接融合它......