Python&LLM

《向量数据库指南》——如何持久化存储 LlamaIndex 向量索引？

随着AGI时代的到来，越来越多的开发者开始思考如何有效利用大模型，不过，大家在构建LLM应用时普遍会面临三大挑战：LLM的使用成本高昂LLM无法及时提供最新信息LLM缺乏特定专业领域的知识针对上述问题，
LCHub低代码社区·2023-10-10 20:59

Cognitive Mirage: A Review of Hallucinations in Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《CognitiveMirage:AReviewofHallucinationsinLargeLanguageModels》的翻译。
UnknownBody·2023-10-10 17:59

Large Language Model Alignment: A Survey

本文是LLM系列文章，针对《LargeLanguageModelAlignment:ASurvey》的翻译。大型语言模型对齐:综述摘要1引言2为什么需要LLM对齐？3什么是LLM对齐？
UnknownBody·2023-10-10 17:29

Meta Semantic Template for Evaluation of Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《MetaSemanticTemplateforEvaluationofLargeLanguageModels》的翻译。
UnknownBody·2023-10-10 17:27

ConPET: Continual Parameter-Efficient Tuning for Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《ConPET:ContinualParameter-EfficientTuningforLargeLanguageModels》的翻译。
UnknownBody·2023-10-10 12:14

Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey

本文是LLM系列文章，针对《BiasandFairnessinLargeLanguageModels:ASurvey》的翻译。
UnknownBody·2023-10-10 12:14

LONGLORA: EFFICIENT FINE-TUNING OF LONGCONTEXT LARGE LANGUAGE MODELS

本文是LLM系列文章，针对《LONGLORA:EFFICIENTFINE-TUNINGOFLONGCONTEXTLARGELANGUAGEMODELS》的翻译。
UnknownBody·2023-10-10 12:35

LLM 时代，如何优雅地训练大模型？

原作者王嘉宁基于https://wjn1996.blog.csdn.net/article/details/130764843整理大家好，ChatGPT于2022年12月初发布，震惊轰动了全世界，发布后的这段时间里，一系列国内外的大模型训练开源项目接踵而至，例如Alpaca、BOOLM、LLaMA、ChatGLM、DeepSpeedChat、ColossalChat等。不论是学术界还是工业界，都有
Python算法实战·2023-10-10 05:09

REASONING ON GRAPHS: FAITHFUL AND INTERPRETABLE LARGE LANGUAGE MODEL REASONING

本文是LLM系列文章，针对《REASONINGONGRAPHS:FAITHFULANDINTERPRETABLELARGELANGUAGEMODELREASONING》的翻译。
UnknownBody·2023-10-10 01:29

Prompt 调优技巧

以LLM(LargeLanguageModel)的工作目标和工作方式为基础，详细介绍并演示了如何完成LLM中的promptengineering。
亚马逊云开发者·2023-10-10 00:20

ChatRule: Mining Logical Rules with Large Language Models for Knowledge Graph Reasoning

本文是LLM系列文章，针对《ChatRule:MiningLogicalRuleswithLargeLanguageModelsforKnowledgeGraphReasoning》的翻译。
UnknownBody·2023-10-09 20:33

QA-LORA: QUANTIZATION-AWARE LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS

本文是LLM系列文章，针对《QA-LORA:QUANTIZATION-AWARELOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELS》的翻译。
UnknownBody·2023-10-09 20:33

Explainability for Large Language Models: A Survey

本文是LLM系列文章，针对《ExplainabilityforLargeLanguageModels:ASurvey》的翻译。
UnknownBody·2023-10-09 20:02

Can Large Language Models Understand Real-World Complex Instructions?

本文是LLM系列文章，针对《CanLargeLanguageModelsUnderstandReal-WorldComplexInstructions?》的翻译。
UnknownBody·2023-10-09 20:59

【论文阅读】LLM4RS：TALLRec: An Effective and Efficient Tuning Framework to Align Large Language Model w RS

【论文阅读】LLM4RS：TALLRec:AnEffectiveandEfficientTuningFrameworktoAlignLargeLanguageModelwRS文章目录【论文阅读】LLM4RS
笃℃·2023-10-09 19:59

LLMs Python解释器程序辅助语言模型（PAL）Program-aided language models (PAL)

正如您在本课程早期看到的，LLM执行算术和其他数学运算的能力是有限的。虽然您可以尝试使用链式思维提示来克服这一问题，但它只能帮助您走得更远。
AI架构师易筋·2023-10-09 18:59

使用DeepSpeed/P-Tuning v2对ChatGLM-6B进行微调

link之前尝试了基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调，本文给大家分享使用DeepSpeed和P-Tuningv2对ChatGLM-6B进行微调，相关代码放置在GitHub上面：llm-action
luoganttcc·2023-10-09 04:34

ChatGLM-6B 部署与 P-Tuning 微调实战

自从ChatGPT爆火以来，树先生一直琢磨想打造一个垂直领域的LLM专属模型，但学习文本大模型的技术原理，从头打造一个LLM模型难度极大，所以这事儿就一直搁置了。
程序员树先生·2023-10-09 04:29

localGPT 一个本地访问的私有ChatGPT

LocalGPT这个项目最大的亮点在于：1).使用LLM的力量，无需互联网连接，就可以向你的文档提问。100%私密，任何数据都不会离开你的执行环境。你可以摄取文档并提问，无需互联网连接！
Jon Shelby·2023-10-09 03:08

langchain源码阅读系列之Embedding专题

原文首发于博客文章Embedding嵌入知识入门LLM应用构建实践笔记文本嵌入是什么向量是一个有方向和长度的量，可以用数学中的坐标来表示。
骑猪兜风233·2023-10-09 01:37

Text embedding 模型总结

文章目录MTEB榜单8个嵌入任务三种数据集类别C_METB榜单文本向量表示模型目前，随着Langchain+LLM模型的火热，除了层出不穷的大模型外，因为检索的能力会很大程度影响最终的问答效果，文本的嵌入模型也是大家比较关注的
dzysunshine·2023-10-09 01:27

知识增强语言模型提示 零样本知识图谱问答10.8

知识增强语言模型提示零样本知识图谱问答摘要介绍相关工作方法零样本QA的LM提示知识增强的LM提示与知识问题相关的知识检索摘要大型语言模型（LLM）能够执行零样本closed-book问答任务，依靠其在预训练期间存储在参数中的内部知识
露葵025·2023-10-09 00:33

关于 ChatGPT 的五个最重要问题

更详细的科普文可以参考这篇：了解AIGC中的ChatGPT和LLM其中包含如何在公司快速便捷地使用ChatG
Wis57·2023-10-09 00:55

【转载】LLM-Native 产品的变与不变

1.LLM-Native：AGI的另一种路径《银河系漫游指南》的作者——道格拉斯·亚当斯曾经对「技术」一词做出这样一种解释：「技术」是描述某种尚未发挥作用的东西的词汇。
WitsMakeMen·2023-10-08 23:00

NLP--Transformer探索（微观）【笔记】

系列文章LLM模型成为市场上的热宠，BERT、GPT系列让人们趋之若鹜，尤其对于2023年来说，ChatGPT出来后，市面上呈现出“洛阳纸贵”“万人空巷”之势。
故事挺秃然·2023-10-08 20:04

[洛谷]P1440 求m区间内的最小值(线段树)

defineintlonglongstructnode{intl,r;intminv;}tr[N*4];intn,m,w[N];voidpushup(intu){tr[u].minv=min(tr[u>1;build(u=l&&tr[u].r>1;llm
gentle coder·2023-10-08 19:26

LLM+KGs综述：Unifying Large Language Models and Knowledeg Graphs: A Roadmap

统一大语言模型和知识图谱综述UnifyingLargeLanguageModelsandKnowledegGraphs:ARoadmapgithb：https://github.com/zjukg/KG-LLM-Papers
不李姐这些东西·2023-10-08 19:24

EVALUATING HALLUCINATIONS IN CHINESE LARGE LANGUAGE MODELS

本文是LLM系列文章，针对《EVALUATINGHALLUCINATIONSINCHINESELARGELANGUAGEMODELS》的翻译。
UnknownBody·2023-10-08 18:17

The BELEBELE Benchmark: a Parallel Reading Comprehension Dataset in 122 Language Variants

本文是LLM系列文章，针对《TheBELEBELEBenchmark:aParallelReadingComprehensionDatasetin122LanguageVariants》的翻译。
UnknownBody·2023-10-08 18:47

Large Language Models Meet Knowledge Graphs to Answer Factoid Questions

本文是LLM系列文章，针对《LargeLanguageModelsMeetKnowledgeGraphstoAnswerFactoidQuestions》的翻译。
UnknownBody·2023-10-08 18:15

LLM - FastAPI 搭建简易问答 Server

目录一.引言二.辅助函数1.黑名单2.清除函数三.模型函数1.加载模型2.生成配置四.服务部署1.post-predict2.get-clean_cache3.main-run_app五.总结一.引言SFTworkflow微调工作流程一文中我们介绍了模型微调从数据到最终应用的流程FastAPI实现get、post请求一文中我们介绍了如何使用FastAPI搭建简易接口结合以上两者，我们使用FastA
BIT_666·2023-10-08 09:18

ChatGPT中文LLM相关的开源大模型资源汇总

文章目录前言1.文本LLM模型1.1ChatGLM-6B1.2ChatGLM2-6B1.3Moss1.4Chinese-LLaMA-Alpaca1.5OpenChineseLLaMA1.6BELLE1.7Panda1.8Robin1.9Fengshenbang-LM1.10Luotuo-Chinese-LLM1.11Linly1.12Firefly1.13ChatYuan1.14ChatRWKV1
goomind·2023-10-08 09:46

如何让 GPT 输出稳定的 JSON

比如在下面这段prompt中，我希望LLM识别用户的输入，并提取其中用户名、性别、出生日期和个人介绍，最后结果输出JSON：你叫做“妙妙”，是一款叫做“妙语笔记”的智能助手，接下来你会分析下面用户的输入
楷鹏 : )·2023-10-07 23:53

本地部署 langchain-ChatGLM

本项目中Embedding默认选用的是GanymedeNil/text2vec-large-chinese，LLM默认选用的是ChatGLM-6B。技术原理项目实现原
kuokay·2023-10-07 22:35

大语言模型之十六-基于LongLoRA的长文本上下文微调Llama-2

增加LLM上下文长度可以提升大语言模型在一些任务上的表现，这包括多轮长对话、长文本摘要、视觉-语言Transformer模型的高分辨4k模型的理解力以及代码生成、图像以及音频生成等。
shichaog·2023-10-07 22:41

知识问答产品利器：文本分段器实现自动知识加工

在处理文本数据时，有时我们需要将长文本按照指定的最大长度进行分块处理，以便更好地进行处理和分析，当前知识库+LLM产品都需要为用户上传的文档进行知识工程处理（通常是对文档进行分段，然后进行向量化，最后在问答时向量搜索知识库以获得答案
gallonyin·2023-10-07 06:46

大模型Java编码能力评估

下面就梳理下当前大模型是如何评估代码能力的权威评估opencompass:https://opencompass.org.cn/datalearner:https://www.datalearner.com/ai-models/llm-coding-evaluationllm-leaderboa
wenxueliu@HW·2023-10-07 01:36

主流的图像—文本的多模态技术实现方法有哪些？

该类方法首先预训练视觉模块，将这些视觉模块与LLM冻结，然后在视觉模块与LLM之间插入可训练的中间层，构建多模态模型。
哥廷根数学学派·2023-10-07 00:27

类 ChatGPT 模型存在的局限性

已经初步融入了部分领域以及人们的日常生活，但目前市面上的产品和相关技术仍然存在一些问题，以下列出一些局限性进行详细说明与成因分析：1）互联网上高质量、大规模、经过清洗的公开数据集和开源、结构高效的预训练LLM
哥廷根数学学派·2023-10-07 00:27

LLM评估标准有哪些？

为了有效衡量和优化LLM的性能和泛化能力，并揭示其优势和局限，建立合理的LLM评价基准具有重要意义。现阶段，主流的LLM评估方法可划分为3类：1）人工评估。
哥廷根数学学派·2023-10-07 00:26

【Java-LangChain:面向开发者的提示工程-3】迭代优化

第三章迭代优化当使用LLM构建应用程序时，实践层面上很难第一次尝试就成功获得适合最终应用的Prompt。
df007df·2023-10-07 00:09

【Java-LangChain:面向开发者的提示工程-2】编写提示词原则

第二章编写提示词原则一、环境配置开始学习前，我们用最简单的方案使用LLM（这里我们使用ChatGPT最为我们调用的LLM）。
df007df·2023-10-07 00:38

LLMs 奖励剥削 RLHF: Reward hacking

RLHF是一个微调过程，用于使LLM与人类偏好保持一致。在这个过程中，您利用奖励模型来评估LLM对提示数据集的完成情况，根据人类偏好指标（如有帮助或无帮助）进行评估。
AI架构师易筋·2023-10-06 19:24

DLRover 在 K8s 上千卡级大模型训练稳定性保障的技术实践

系统工程师文｜张吉（花名：理之）蚂蚁集团AI系统工程师文｜兰霆峰四川大学20级计算机系专注分布式深度学习领域，主要参与蚂蚁大规模分布式训练引擎的设计和开发本文5104字阅读13分钟01背景.如今大语言模型（LLM
SOFAStack·2023-10-06 17:00

LLM下半场之Agent基础能力概述：Profile、Memory、Plan、Action、Eval学习笔记

一.Agent发展将会是LLM的下半场目前大家都在讨论LLM，LLM解决的问题是帮助机器像人类一样理解彼此的意图，本质上来讲，LLM更像是一个技术或者工具。
Garvin Li·2023-10-06 16:35

StreamingLLM - 处理无限长度的输入

StreamingLLMEfficientStreamingLanguageModelswithAttentionSinksGitHub:https://github.com/mit-han-lab/streaming-llm
伊织code·2023-10-06 10:29

LLMs 用强化学习进行微调 RLHF: Fine-tuning with reinforcement learning

让我们把一切都整合在一起，看看您将如何在强化学习过程中使用奖励模型来更新LLM的权重，并生成与人对齐的模型。请记住，您希望从已经在您感兴趣的任务上表现良好的模型开始。您将努力使指导发现您的LLM对齐。
AI架构师易筋·2023-10-06 10:51

AGI之MFM：《多模态基础模型：从专家到通用助手》翻译与解读之多模态智能代理-与LLM协同工作/结论和研究趋势

MultimodalFoundationModels:FromSpecialiststoGeneral-PurposeAssistants多模态基础模型：从专家到通用助手》翻译与解读之多模态智能代理-与LLM
一个处女座的程序猿·2023-10-06 09:36

大语言模型(LLMs)综述调研

->当模型参数超过一定规模时，大模型不仅取得了显著性能提升，并表现出了一些小规模语言模型不具备的特殊能力（emergentabilities）LLM->显著规模的PLMLLM的四个阶段：预训练、调优、使用
nanobobo·2023-10-05 12:29

LLMs 从人类获得反馈RLHF: Obtaining feedback from humans

然后，您将使用这个LLM（大型语言模型），以及一个提示数据集，为每个提示生成多个不同的响应。提示数据集由多个提示组成，每个提示都会
AI架构师易筋·2023-10-05 11:04
上一页 78 79 80 81 82 83 84 85 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他