登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
是通义千问团队的开源大语言模型,由阿里云通义实验室研发。以Qwen2作为基座大模型,通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类,是学习的入门任务。指令微调是一种通过在由(指令,输出)对组成的数据集上进一步训练LLMs的过程。其中,指令代表模型的人类指令,输出代表遵循指令的期望输出。这个过程有助于弥合LLMs的下一个词预测目标与用户让LLMs遵循人类指令的目标之间的差距。在这个任务中我们会使用模型在数
本项目主要关注在大模型的微调上,所以使用Lora技术对Qwen2大模型进行微调,打造了一个医疗问答助手,相关模型文件已在魔搭平台上发布。Doctor-Qwen2是一个为医疗健康对话场景而打造的领域大模型,该模型基于Qwen2-1.5B-Instruct进行微调得来,使用的数据集是复旦大学数据智能与社会计算实验室开源的数据集。
我们基于Mistral-7B进行了中文词表扩充和增量预训练,增强了Mistral-7B在中文任务上的表现,并提高了其对中文文本的编解码效率。
Mistral Large 也通过微软的 Azure 平台提供,使得用户可以利用 Azure AI Studio 的交互式环境和 Azure Machine Learning 的机器学习服务来使用 Mistral Large 模型。这一成绩的取得,凸显了 Mistral Large 在处理复杂任务时的高效性和准确性。结合 Mistral AI 在 la Plateforme 上实施的输出内容限制模
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/最新一代继续在成本效益、速度和性能方面突破极限。Mistral Large 2在la
Large Language Models Paper 分享
我们今天要介绍的这个大语言模型,就是被誉为【欧洲版“OpenAI”】的Mistral Large
作为软件开发人员,选择哪个模型取决于具体的需求和预算。如果需要处理大量文本数据并且预算有限,GPT-4 Turbo 可能是一个好的选择。对于追求最高性能和专业知识掌握程度的开发人员,Claude 3 Opus 提供了强大的支持,但价格较高。
● 如果你是新手,想快速体验产品, 请参阅本文快速开始。快速开始包含基础概念知识和环境安装指南,可帮助你快速启动并运行ModelScope Library;● 如果你准备好环境,想要进一步探索ModelScope Library的模型使用,请参阅ModelScope Library教程。该模块将帮你获得平台使用所需的基础使用和教学指导;● 如果你想要实现具体某个任务,如对特定领域的预训练模型进行调
部署本地大模型,结合Ollama、Open WebUI以及本地RAG(Retrieval-Augmented Generation)可以为用户提供一个强大的本地知识库和交互式对话系统。
Meta在Llama 3.1模型的训练和优化过程中采用了先进的算法和技术,确保了模型不仅在规模上有所突破,同时在训练效率和资源消耗上实现了平衡。通过开源模型,Meta致力于降低人工智能技术的准入门槛,使得更多来自不同背景的研究者和开发者能够参与进来,共同推动技术进步,实现人工智能的普惠化。这一特点不仅提升了模型的性能,也为研究者和开发者提供了更多的定制化空间。Llama 3.1在超过15万亿个to
开源新王Llama 3.1 405B,昨夜正式上线!在多项基准测试中,GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet都被超越。也即是说,闭源SOTA模型,已经在被开源模型赶上。一夜之间,Llama 3.1 405B已成世界最强大模型。(同时上线的,还有新版70B和8B模型)LeCun总结了Llama 3.1模型家族的几大要点:- 405B的性能,与最好的闭源模型性能相当- 开源/免费使用权重和代
Florence-2 是微软于 2024 年 6 月发布的一个基础视觉语言模型。该模型极具吸引力,因为它尺寸很小 (0.2B 及 0.7B) 且在各种计算机视觉和视觉语言任务上表现出色。Florence 开箱即用支持多种类型的任务,包括: 看图说话、目标检测、OCR 等等。虽然覆盖面很广,但仍有可能你的任务或领域不在此列,也有可能你希望针对自己的任务更好地控制模型输出。此时,你就需要微调了!本文,
本文的核心目的在于梳理和汇编大型模型开发领域内的相关资料与资源。通过集中整理这些信息,为后续大模型语言应用开发实践提供一个便捷的知识库和参考入口。
note(一)现有的 MM-LLM 的趋势:(1)从专门强调 MM 理解对特定模态的生成的进展,并进一步演变为任何到任何模态的转换(例如,MiniGPT-4 → MiniGPT-5 → NExT-GPT);(2) 从 MM PT 提升到 SFT,然后到 RLHF,训练管道进行连续细化,努力更好地与人类意图对齐并提高模型的会话交互能力(例如,BLIP-2 → InstructBLIP →DRESS)
CogVLM和CogAgent的发布,为视觉语言模型的研究和应用开启了新的篇章。我们期待看到更多的研究者和开发者利用这两款模型,推动人工智能的发展。
检索结果可能包含冗余或不必要的信息,可能会阻止LLMs生成准确的响应。此外,长提示可能会减慢推理过程。因此,在RAG管道中,总结检索文档的有效方法至关重要。摘要任务可以是抽取式的或生成式的。抽取式方法将文本分段成句子,然后根据重要性对其进行评分和排序。生成式压缩器从多个文档中合成信息,重新表述并生成一个连贯的摘要。这些任务可以是基于查询的或非基于查询的。在这篇论文中,由于RAG检索与查询相关的信息
从日常工作出发来实测通义灵码在开发中的功能使用
阿里「通义千问」内测详细使用体验,阿里达摩院的「通义千问」究竟如何?一起来看看吧!
通义千问千亿级别超大规模语言模型,支持中文、英文等不同语言输入。当前qwen-max模型与qwen-max-0428快照版本等价,均为最新版本的qwen-max模型,也是当前通义千问2.5产品版本背后的API模型。该模型与当前的qwen-max版本对齐,为qwen-max的2024年4月28号的历史快照,预期维护到下个快照版本发布时间(待定)后一个月。该模型为qwen-max的2023年12月1号
Self-RAG:在 RAG 框架中引入自我反思机制,提高检索增强的效果
Sora是一个基于大规模训练的文本控制视频生成扩散模型。Sora能够生成高达1分钟的高清视频,涵盖广泛的视觉数据类型和分辨率。Sora使用简单的文本描述,使得视频创作变得前所未有的简单和高效。
知识图谱是一种结构化的语义知识库,它通过图的形式存储和表示实体(如人、地点、组织等)以及实体之间的关系(如人物关系、地理位置关系等)。知识图谱通常用于增强搜索引擎的语义理解能力,提供更丰富的信息和更准确的搜索结果。知识图谱的主要特点包括:1实体(Entity):知识图谱中的基本单元,代表现实世界中的一个对象或概念。2关系(Relation):实体之间的联系,如“属于”、“位于”、“创立者”等。3属
模型规模的庞大及训练和推理成本的高昂,限制了MLLMs在学术界和工业界的广泛应用。因此,研究高效轻量级的MLLMs具有巨大潜力,特别是在边缘计算场景中。论文深入探讨了高效MLLM文献的领域,提供了一个全面的视角,涵盖了其核心主题,包括基础理论及其扩展。论文的目标是识别并强调需要进一步研究并提出未来研究可能的方向。论文旨在提供一个关于高效MLLM当前状态的全面视角,希望能够激发更多的研究。鉴于该领域
CogVLM2作为下一代的视觉语言模型,集成了强大的多模态理解能力,它能够处理复杂的图像和长篇幅的文本,支持用户进行多轮的视觉和文本交互。跨模态理解:理解图像与文本的结合,执行图像描述、问答、视觉推理等任务。长文本处理:处理长达8,000个字符的文本,适合处理长文档和复杂对话。高分辨率图像支持:处理最高1344x1344分辨率的图像,保持视觉细节。多轮对话:支持与用户进行多轮视觉和文本对话,保持对
在大模型的调优策略中,模型微调是一个关键步骤。它存在两种策略:1.全参数微调(Full Parameter Fine Tuning)2.部分参数微调(Sparse Fine Tuning)全参数微调涉及到调整模型的所有权重,使之适应特定领域或任务,这样的策略适用于拥有大量与任务高度相关的训练数据的情况。而部分参数微调则是只选择性地更新模型中的某些权重,特别是当我们需要保持大部分预训练知识时,这种方
通义千问版:基于LangChain的LLM应用开发1——prompt template 提示词模板。
自然语言处理
——自然语言处理
联系我们(工作时间:8:30-22:00)
400-660-0108 kefu@csdn.net