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人工智能大语言模型微调技术:SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法
随着大语言模型的发展,模型的参数量越来越大,比如
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-3 参数量已经高达 1750 亿,因此,微调所有模型参数变得不可行。
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Asimov的预言与《Reflexion》的Prompt启示:机器人心理学家的新纪元
例如,在HumanEval编码基准测试上,Reflexion达到了91%的pass@1准确率,超过了之前的最新技术
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-4的80%。
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【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践
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相同,LLaMA采用了causal decoder-only的transformer模型结构。
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人人都可以部署微信机器人-小白保姆级教程
/fa.huiai.vip/ 中购买) 方案一:宝塔Docker部署 服务器购买 买一个最低配置的海外服务器大约30元/月左右即可,使用海外服务器可以不用代理,方便调用
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AI生成PPT不靠谱?那是你方法没用对
网址:https://www.x-design.com/ppt 3)Mindshow,可依托
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大模型生成内容,内容与主题和配图的关联性较高,图片精美,国内版可以直接用,包月29rmb。
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开源
刚刚,智谱一口气开源6款模型,200 tokens/秒解锁商用速度之最 | 免费
部分基准测试指标已达到或超越
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-4o、DeepSeek-V3-0324(671B)等更大规模模型的水平。
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智谱
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谈谈LLM在推荐域的渗透,探索推荐新范式
大模型 一般认为NLP领域的大模型>=10 Billion参数(也有人认为是6B、7B, 工业界用, 开始展现涌现能力);经典大模型有
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Prompt屠龙术-思维链
我们可以通过提供更少的示例来解决此任务 多步骤辅助"笔算" 手工将复杂任务显式拆解成逻辑上递进的多个步骤(Workflow),让LLMs一个一个解决,并给出答案 实际上拆解的过程也可以让
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AI Agent的数字化革命:超越文本,走向自主决策与交互
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,它能够根据人们通过自然语言提出的需求,自动执行任务并实现预期结果。
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苹果一次性开源了8个大模型! 包含模型权重、训练日志和设置,OpenELM全面开源
研究人员将OpenELM与PyThia、Cerebras-
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、TinyLlama、OpenLM、MobiLlama和OLMo等模型进行了比较。
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M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型
重复问题检测,文本分类等 · · · s2p, 即 sentence to passage ,代表了异质文本之间的嵌入能力,适用任务:文本检索,
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【Agent专题】Agent架构设计:智能体架构设计的9大核心技术全景深解析,附架构图
Claude、
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大模型+人形机器人,是不是下一个风口?
有说法认为通用机器人领域也需要
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盘点字节跳动最新的AI应用
还有“灵感”板块展示最近优秀的作图案例: 02 扣子 AI应用开发平台 Flow “扣子”是字节跳动开发的AI聊天机器人开发平台,可以被称之为字节版“
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手把手教你认识学会LangChain
OpenAI的
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-3是作为LLM实现的。
langchain
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