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ChatGLM
使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型
/train.sh train.sh 中的 PRE_SEQ_LEN 和 LR 分别是 soft prompt 长度和训练的学习率,可以进行调
节
以取得最佳的效果
ChatGLM2-6B
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【上篇】深度解析AI大语言模型(LLM)在企业应用的关键技术与典型架构
当需要网络搜索时使用 回答时请遵循以下========内的格式: =========== Question: 我需要回答的问题 Thought: 回答该问题我需要做什么 Action: 【以上的一个工具名
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人工智能训练的灾难性遗忘以及解决方案
在这个数
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化时代,我们每天都在与人工智能(AI)打交道,从智能语音助手到自动驾驶汽车,从智能医疗设备到智能家居,AI已经深入到我们生活的各个角落。
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中国AI大模型,应该如何商业化
这种方式使得企业不需要过多了解模型的技术细
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,而是像调用云能力一样,直接调用服务。
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RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索
· · PART 3 RLHF+Text2SQL 实践探索 本章
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主要结合 DB-GPT-Hub 项目代码以及一些 RLHF
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初创企业必知的 30种商业模式(附实例)
示例:Alchemy 是各种区块链的
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点提供商。
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Transformer
如何最简单、通俗地理解Transformer?
然后,解码器逐
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生成输出句子,同时参考编码器生成的表示。
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大模型压缩首篇综述来啦~
这些想法旨在在不影响性能的情况下
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【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻
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符串之间创建一个平面图如下: 所谓平面图,就是1元组之间的映射集。
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RAG模型的主要痛点和解决方案
- 建立围绕注释而不是数
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分数的交互式评估界面。
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LangChain 的问题所在
绝对不建议在一个提供非常有限价值同时又从你那里隐藏了大量细
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和决策的库上构建系统。
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RAG
你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解
最后解析 LLM 的返回时,只需要把 LLM 返回
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符串的格式拆解开,只有在“NEED COREFERENCE RESOLUTION:”后跟“Yes”的情况,才去拿最后“OUTPUT QUESTION
Prompt
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RAG
手把手!做Llama3的MoE专家混合模型!底层原理怎样的?做自己的MoE模型?需要多少算力?
model_cfg.hidden_size) ) 这段代码是一个条件语句的一部分,用于检查变量 mode 是否等于
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专家混合模型
RAG
2023检索增强生成技术(RAG)研究进展
这项调查应该算是目前看到的最全面的研究概览 - 它覆盖了超过 100 篇论文、博客文章和项目,贯穿 RAG 流程的每一个环
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: ✅ 检索(数据块分割,查询重写,结果重排,
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爆肝两天!ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱
图片由DALL·E3 生成 二、知识库的现状与挑战 在数
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化的时代,知识库已成为组织和个人管理和分享信息的核心工具。
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