训练魔法-AI魔法学院

训练魔法

什么是BERT？

BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。BERT论文发表时提及在11个NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）任务中获得了新的state-of-the-art的结果，令人目瞪口呆。

embedding 2023-07-03

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

本文将对embedding做一个简单的介绍，并解释为什么它在大语言模型中十分重要。本文来自DataLearner官方博客：AI大模型领域的热门技术——Embedding入门介绍以及为什么Embedding在大语言模型中很重要

embedding 2023-07-03

主流向量数据库一览

随着ChatGPT的发布，人工智能的发展迎来了新的时代。知识的存储跟表达也有了新的标准。向量这个数学表达，在目前是人与AI交互的中间媒介。所以我们有必要深入探讨向量数据库，并对当前主流的数据库做一些对比分析。

向量数据库 2023-07-03

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

langchain-ChatGLM是一个基于本地知识的问答机器人，使用者可以自由配置本地知识，用户问题的答案也是基于本地知识生成的。github链接为：GitHub - imClumsyPanda/langchain-ChatGLM: langchain-ChatGLM, local knowledge based ChatGLM with langchain ｜基于本地知识的 ChatGLM

langchain 2023-07-01

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。

langchain 大模型 2023-07-01

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

大模型微调经验汇总-LLM - finetuning - 踩坑经验之谈

大模型人工智能 2023-07-01

人工智能训练的灾难性遗忘以及解决方案

人工智能为什么会产生“灾难性遗忘”？目前，解决灾难性遗忘的方案有哪些？难点在哪？神经网络存在灾难性遗忘问题是指在进行连续训练或迁移学习时，网络会忘记之前学到的知识，导致在新任务或新数据上的性能下降。这个问题在实际模型中经常出现，对于深度学习和神经网络的应用带来了挑战。

人工智能大模型 2023-06-29

Chinese-LLM开源中文大语言模型合集

自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。

大模型中文 2023-06-28

目前大语言模型的评测基准有哪些？

从大模型涌现之初，研究者们就千方百计地来测试模型的性能，利用人工打分，制作测试题集，利用GPT-4评估……随着越来越多的模型发布和开源，迫切需要科学、公正、开放、标准的评测基准及工具来帮助人们更深刻的理解和认识模，评估模型性能。本篇为大家介绍目前海内外较为知名的大模型测评方法。

人工智能评测大模型 2023-06-28

真格基金大模型能力测试问题集---垂直能力篇

我们的目标并不是提供一个学术上非常严谨完整的测试集，而是希望通过结合学术上已有的测试集、日常搜集的一些有意思的案例，以及大模型出现之后学术界发现的涌现和顿悟能力，提供一个适合非技术专业人士使用的大模型能力测试集。

中文训练大模型 2023-06-28

真格基金大模型能力测试问题集---进阶篇

我们的出发点是尽量覆盖更多类型的 NLP 任务。我们的目标并不是提供一个学术上非常严谨完整的测试集，而是希望通过结合学术上已有的测试集、日常搜集的一些有意思的案例，以及大模型出现之后学术界发现的涌现和顿悟能力，提供一个适合非技术专业人士使用的大模型能力测试集。

中文评测大模型 2023-06-28

真格基金大模型能力测试问题集---基础篇

我们的目标并不是提供一个学术上非常严谨完整的测试集，而是希望通过结合学术上已有的测试集、日常搜集的一些有意思的案例，以及大模型出现之后学术界发现的涌现和顿悟能力，提供一个适合非技术专业人士使用的大模型能力测试集。

大模型训练中文 2023-06-28

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

强化学习从人类反馈（RLHF）是一种先进的AI系统训练方法，它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智慧和经验纳入模型训练过程中，创建更健壮的学习过程的方法。该技术涉及使用人类反馈创建奖励信号，然后通过强化学习来改善模型的行为。

大模型训练 2023-06-19

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

在这篇文章中，我们将演示如何使用 LangChain 和 Pinecone 构建一个基于文档的问答系统。通过利用语义搜索和大型语言模型，这种方法提供了一个强大而灵活的解决方案，用于从大量的文档中提取信息。你可以进一步定制这个系统，以适应你的特定需求或领域。

知识库 langchain 2023-06-18

Markdown 介绍及使用教程

我们每天可能需要大量的文字输出，但不同的工具有不同的排版规则。有没有一种统一的标记语言呢？答案是肯定的，这篇文章将向你介绍一种能提高你工作效率的「标记语言」——Markdown

编程 2023-06-18

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