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文章列表
微调
总结!
大
模
型
微调(Tuning)的常见方法
前言 微调是指调整
大
型
语言
模
型
(LLM)的参数以适应特定任务的过程。
微调
大模型
视频
视频
大
模
型
训练相关词条解释
概括来说就是用视觉块编码(visual patch)的方式,把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding,然后引入类似diffusion的方式在降维和升维的过程中做加噪和去噪,然后把
模
型
做得足够
大
视频生成
sora
词条
大
模
型
推理能力增强方法总结
思维链概念的开山之作——Chain-of-Thought Prompting 思维链(Chain-of-Thought,CoT)的主要思想是通过向
大
语言
模
型
展示一些少量的样例,在样例中解释推理过程,
大
语言
模
型
在回答提示时也会显示推理过程
推理能力
大模型
微调
大
模
型
微调方法总结
但是随着预训练语言
模
型
越来越
大
,这个范式存在以下问题: ● 当我们 finetune
大
模
型
时,由于训练成本太高,不太可能重新训练所有
模
型
参数 ● 以前的方法(论文发表于 2021 年)都或多或少有其它性能问题
开源模型
大
模
型
能力评估体系
据中
国
科学技术信息研究所的数据,
国
内具有超过10亿参数规
模
的
模
型
已达79个,标志着一场规
模
宏
大
的“百
模
大
战”。
大模型
评估
AGI
通往 AGI 之路:走进
大
语言
模
型
这篇文章就带你从三个方面认识目前最火热的
大
语言
模
型
ChatGPT。
AGI
ChatGPT
大语言模型
ChatGPT
ChatGPT等
大
模
型
实用的提问技巧
结构 描述 举例 备注 语境描述 Context 提供外部信息或额外的上下文信息,引导语言
模
型
更好的响应
大模型
从零开始了解AI
大
模
型
- 概念篇:一文带你走进
大
模
型
世界
AI
大
模
型
概念 现阶段
大
家讨论的AI
大
模
型
一般都是围绕着“自然语言”方面的基础
大
模
型
。
大模型
OCR
OCR的终极解法——传统算法VS多
模
态
大
模
型
大
模
型
做命名实体识别 使用
大
模
型
做命名实体识别就是写 prompt 了,之前的有发文讲过就不细说了。
OCR
大模型
文字识别
LLM
深度对比丨探索LLM(
大
模
型
)部署服务的七
大
框架差异
在HuggingFace的生
产
中用于为LLM API 推理小部件提供支持。
大模型
万字长文-
大
语言
模
型
指令调优综述
写在前面
大
模
型
纵横的时代,不仅
大
模
型
越来越卷,就连
大
模
型
相关综述也是越来越卷。
大语言模型
目前
大
语言
模
型
的评测基准有哪些?
ChatbotArena以众包方式让不同的
大
模
型
产
品进行匿名、随机的对抗测评,其评级基于
国
际象棋等竞技游戏中广泛使用的Elo评分系统,Elo是一种计算玩家相对技能水平的方法,通过两名玩家之间的评分差异可以预测比赛的结果
人工智能评测
大模型
最透彻的
大
模
型
PPO原理和源码解读
此刻,
模
型
的状态从变为,也就是从“上文”变成“上文 + 新
产
出的token” · · 在NLP语境下,智能体是语言
模
型
本身,环境则对应着它
产
出的语料 · 这样
PPO
大模型
源码解读
LLM
国
内LLM陆续启动,你的Prompt库有这些
模
块吗
不管你写过多少提示词,对于任何一个
大
语言
模
型
,主要的交互角色只有三种:用户(User)、助手(Assistant)和系统(System)。
prompt
大
模
型
时代-行业落地的再思考
写在前面
大
家好,目前
大
模
型
落地是
大
家特别关心的问题,之前我也对垂直领域
大
模
型
的做了一些思考并对领域开源
模
型
进行汇总。
大模型
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