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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
除英语和中文外,还接受过 27 种语言的数据培训显着提高编码和数学表现;Qwen2-7B-Instruct 和 Qwen2-72B-Instruct 的扩展上下文长度支持高达 128K 令牌更详细的benchmark建议去看官网blog。
基于人类反馈的强化学习 (Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF) 事实上已成为 GPT-4 或 Claude 等 LLM 训练的最后一步,它可以确保语言模型的输出符合人类在闲聊或安全性等方面的期望。但传统的RLHF比较复杂,且还需要奖励模型,故DPO方法被提出,其将现有方法使用的基于强化学习的目标转换为可以通过简单的二元交叉熵损失直接优化的
运行微调使用的peft版本是v0.11.1, 代码解析使用的peft版本是0.11.2.dev0,这个版本单独将dora提取出来了。
fairseq windows 安装失败
本文是关于 LangChain 中 Chat Model 组件的详细解析,介绍了 Chat Model 组件是什么,与 LLM 组件有什么不同,以及如何使用 Chat Model。
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。
RAG中的智能体(Agents in RAG)OpenAI 助手基本上整合了开源 LLM 周边工具——聊天记录、知识存储、文档上传界面。最重要的能力还是function call。在 LlamaIndex 中,有一个 OpenAIAgent 类将这种高级逻辑与 ChatEngine 和 QueryEngine 类结合在一起,提供基于知识和上下文感知的聊天,以及在一个对话轮次中调用多个 OpenAI
通义千问版:基于LangChain的LLM应用开发1——prompt template 提示词模板。
南大NLP 情绪激发课题组 week 01
基于循环或卷积神经网络的序列到序列建模方法是现存机器翻译任务中的经典方法。然而,它们在建模文本长程依赖方面都存在一定的局限性。对于卷积神经网络来说,受限的上下文窗口在建模长文本方面天然地存在不足。如果要对长距离依赖进行描述,需要多层卷积操作,而且不同层之间信息传递也可能有损失,这些都限制了模型的能力。而对于循环神经网络来说,上下文的语义依赖是通过维护循环单元中的隐状态实现的。
Whisper 是一种通用语音识别模型。它是在各种音频的大型数据集上训练的,也是一个多任务模型,可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。Transformer 序列到序列模型针对各种语音处理任务进行训练,包括多语言语音识别、语音翻译、口语识别和语音活动检测。这些任务共同表示为解码器要预测的一系列标记,从而允许单个模型取代传统语音处理管道的许多阶段。多任务训练格式使用一组特殊标记作为任务说明符或
介绍两种前馈神经网络:多层感知器和卷积神经网络。多层感知器在结构上将多个感知器分组在一个单层,并将多个层叠加在一起。我们稍后将介绍多层感知器,并在“示例:利用MLP实现通过姓氏预测国籍”中展示它们在多层分类中的应用。积神经网络,在处理数字信号时深受窗口滤波器的启发。通过这种窗口特性,卷积神经网络能够在输入中学习局部化模式,这不仅使其成为计算机视觉的主轴,而且是检测单词和句子等序列数据中的子结构的理
对于普通RNN的训练,我们比较理解,简单来说就是学习概率分布,然后预测,比如输入前t 个 时刻数据,预测 t+1 时刻的数据。同步序列中,Many to many 多对多,输入和输出的数量相同,可用在词性标注,输入一个句子,输出句中每个词的词性;然而,不能将所有的上一时刻的长期状态都保留,需要选择性的接收,使用一个忘记门,有选择地忘记一些长期信息。**编码器通过学习,将输入序列编码成一个固定大小的
本文将介绍:混淆矩阵(Confusion Matrix)准确率(accuracy)召回率(recall)精确率(precision)F1scoreROC和AUC宏平均(macro avg)微平均(micro avg)加权平均(weighted avg)一,混淆矩阵(Confusion Matrix)在n分类模型中,使用n行n列的矩阵形式来表示精度,纵列代表n个分类,在每行中的n个数据代表分别预测在
Hi,大家好啊!词向量是表示自然语言里单词的一种方法,词向量技术在自然语言处理中也有着举足轻重的作用,通过这种方法,实现把自然语言计算转换为向量计算。
模型蒸馏的原理、训练方法、算法、应用场景概述
Seq2seq(Sequence to Sequence)的作用是将一种序列转换为另一种序列,比如将英文句子翻译为中文句子,或者将一篇文章进行概括。一种解决 Seq2seq 问题的方法是编码器-解码器模型。下面我们以英语句子翻译为西班牙句子为例来进行介绍。
用户可以使用自己的标注数据来训练专门的分词模型,进一步提升分词效果在特定应用场景中的表现。
如果我们将上下文数据转换为低维向量,并且当我们谈论将文本文档转换为其数字表示时,这就是doc2vec模型发挥作用的地方,自然语言处理领域有许多具有挑战性的任务可以完成。但是,我们可以使用doc2vec完成许多任务,但今天我们只专注于计算文档之间的相似性,以便您能够识别抄袭文档,获得相似文章的推荐等等。Doc2vec是一种无监督机器学习算法,用于将文档转换为向量。这个概念是由Mikilov和Le在本
一、TF-IDF算法 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency,词频-逆向文件频率)是一种用于信息检索(information retrieval)与文本挖掘(text mining)的常用加权技术。 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比
- 一些大模型的评估模型:- 多轮:MTBench- 关注评估:agent bench- 长文本评估:longbench,longeval- 工具调用评估:toolbench- 安全评估:cvalue,safetyprompt等本文还介绍了其他主流的大模型评估指标等及其使用
试过去斯坦福官方网址(https://nlp.stanford.edu/projects/glove/)下Glove的同学就知道有多痛苦… 真的要多慢有多慢使用国内服务器几分钟下完glove.840B.300d.zip(2G)真香!!!国内服务器地址:直接进去没什么东西的 https://apache-mxnet.s3.cn-north-1.amazonaws.com.c...
在这个AI技术飞速发展的新时代,提示词工程成为了连接人类与智能设备的关键桥梁。本文详细介绍了提示词工程的概念、重要性以及在提升人工智能模型交互中的核心作用。通过分析GPT的提示词生成方法、探索ICIO和CRISPE等主要框架,以及讨论OpenAI的官方策略,本文旨在为读者提供一个全面的了解和应用提示词工程的指南。同时,文章还指出了提示词工程的局限性,并提供了资源汇总,助力读者在新时代中不落后,更有
简介本文来讲述BERT应用的一个例子,采用预训练好的BERT模型来进行演示。BERT的库来源于Transformers,这是一个由PyTorch编写的库,其集成了多个NLP领域SOTA的模型,比如bert、gpt-2、transformer xl等,并且可以自由选择已经预训练好的模型参数,我们可以基于这些参数进行进一步的训练调试。Part 1: 利用BERT基于特征的方式进行建模1、任务与数...
在自然语言处理(NLP)领域中,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术巧妙地结合了信息检索与神经网络生成模型的力量,通过在生成过程中引入相关的外部信息,实现了在大规模知识库基础上的精准、多样且具有上下文关联性的文本生成。RAG技术的目的在于,其关键创新在于打破传统生成模型仅仅依赖自身参数预测输出的限制,转而。这一革新极大地提升了模型在问答、对话系
用Transformer模型去解决长序列的时间预测问题, 为LSTF设计了一个高效的基于转换器的模型,名为Informer。尤其是提出了一种新的注意力层——ProbSparse Self-Attention和Distilling操作,在减少模型参数的同时大大提升模型的效果,值得在许多场合中借鉴。
本文介绍如何跑通第一个 OpenCompass 评测模型!
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