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书生浦语的开源大模型生态体系介绍
深度学习自然语言处理 原创作者：wkk随着大语言模型(LLM)的迅速发展，众多开源的LLM性能参差不齐。今天分享的是由Allen AI实验室联合南加大和浙江大学的最新研究论文，发表在ACL上。本文提出了一个集成框架(LLM-BLENDER)，旨在通过利用多个开源大型语言模型的不同优势使框架始终保持卓越的性能。下面请大家跟随我的视角一起来分析LLM-BLENDER框架是如何工作的吧！论文：LLM-B
本篇文章为大家介绍由云智慧智能研究院和北航合作的智能运维（AIOps）大语言模型 ，Owl: A Large Language Model for IT Operations（猫头鹰：用于 IT 运维的大型语言模型）。论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.09298Repo链接：https://github.com/HC-Guo/OwlIntroduction随着 IT
指的是实体之间的连接或相互作用。关系可以是有向的或无向的，可以是单值的或多值的。是由浙江大学NLP&KG团队的在读博士生研发并开源的项目，是一种将LLM与知识图谱结合的知识抽取大模型，主要包含的任务有命名实体识别（NER）、事件抽取（EE）、关系抽取（RE）。'已知候选的关系列表：{s_schema}，请你根据关系列表，从以下输入中抽取出可能存在的头实体与尾实体，并给出对应的关系三元组。"JSON
Hugging Face LLM DLC（Language Model Library and Deployment Cards）是一个强大的开源工具库，它提供了许多预训练的语言模型和模型部署的解决方案。通过使用Hugging Face LLM DLC，您可以轻松地训练和部署自己的自然语言处理模型。使用加载和预处理好的数据，您可以开始训练Hugging Face LLM DLC模型。在Notebo
相反，在垂直沟通中，代理同行同时提供对主要代理的初步解决方案的反馈。尽管某些代理可能会提供有缺陷的反馈，但大多数人的建设性批评通常会减轻这些错误，从而使主要代理能够保留其准确的解决方案。2）垂直沟通：特点是职责分工，一个代理提出初始决策，其余的代理充当评审者，对求解器的提案提供反馈。在咨询或多人合作游戏等背景下，不同的代理应该给出不同的解决方案或执行不同的操作，横向通信是更自然的选择。虽然对多智能
笔记整理：张沈昱，东南大学硕士，研究方向为自然语言处理链接：https://github.com/FranxYao/FlanT5-CoT-Specialization动机本文的动机是探索如何在多步推理任务中通过大型语言模型提升较小的语言模型的性能。作者认为，大型语言模型模型（如GPT-3.5系列模型）虽然具有强大的建模能力，但是它们通常需要大量的计算资源和时间来训练和部署。相比之下，小规模语言模型
OPPO的目标是为每个人打造有用的大模型及智能体，并开源Agent框架，打造一站式的“智能体开发平台”，支持智能体的高效孵化、托管与应用。该模型采用全新的自研MoE架构，具有更细粒度的专家划分和共享专家设置，提高了模型在不同任务上的准确性和知识获取的针对性。刘军认为，AI技术的突破将在PC、手机、AIoT等所有智能终端产品领域掀起第三次技术革命浪潮，重塑终端体验及产业生态，类似于“小型化和图形化”
并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。于是有了 「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。而另一种更为有效的方案则是，让模型向人对齐。这也是大模型研究中非常重要的问题，但，随着模型规模变大，基于训练的对齐技术也需要耗费更大量的资源。因此，我们提出另外的一种方案，即这种方法可以在不对 LLM 进行训练的情况下，大幅提升与人类偏好的对
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反
大模型的局限性针对大模型的局限性，通常有两种大模型开发范式，分别是检索增强生成（RAG）和微调（Fineturn）下面着重介绍RAG，并给予internLM开发RAG应用。下面是RAG原理：如何快速开发一个RAG应用？开源框架LangChain提供了帮助。基于LangChain搭建RAG应用的流程：知道了流程，下面需要构建数据库。
Llama 2 包括 Llama 2 和 Llama 2-Chat，包含了 70 亿、130 亿和 700 亿参数 3 个版本，其中 Llama 2-Chat 针对双向对话进行了微调，并且跟 ChatGPT 类似， Llama 2-Chat 也经历了预训练阶段 (PT)、指令微调 (SFT) 以及人类反馈强化学习 (RLHF) 三个阶段。具体来说，Llama 2 预训练模型是在 2 万亿的 tok
这两个工具的集成，使得书生-浦语20B不仅拥有强大的语言处理能力，还能在不同的应用环境中灵活部署，特别是在需要轻量级实现或者多模态交互的场景中。4. **微调模型**：使用准备好的数据集和设置的参数对书生-浦语20B模型进行微调。通过将书生-浦语20B开源大模型与其他国内开源的大模型的性能从综合考试，知识问答，阅读理解，推理，编程方面进行对比，可以看出其性能的优越。：随着时间的推移，OpenAI不
这篇论文提出了一个名为FreeAL（Free Active Learning）的框架，旨在利用大型语言模型（LLMs）的知识，通过协作学习的方式，在无需人工标注的情况下提升小语言模型（SLMs）的零样本（zero-shot）学习性能。FreeAL的核心思想是让LLM充当主动标注者，提供粗略的知识，而SLM则作为学生，通过过滤高质量的上下文样本来反馈给LLM，以便进行后续的标签精细化。
对于NLP通用能力测试，我们参照OpenCompass选择了18个评测集，包括语言能力（AFQMC、CHID、Wic、WSC）、推理能力（COPA、CMNLI、OCNLI、Ax-b、Ax-g、RTE）、理解能力（CSL、C3、EPRSTMT）、学科综合能力（MMLU、C-Eval、ARC-c）、代码能力（HumanEval、MBPP）。MFTCoder已经开源，本文中提到的模型和数据集也在陆续开源
定义支持的环境和工具：首先需要定义agent将支持的编程语言和所需的工具（例如，代码解释器）。这可能涉及到特定编程语言的解释器或编译器以及用于代码分析和解释的外部库。采用ChatML格式：利用修改版的ChatML格式来处理agent的输入和输出，这种格式支持通过“环境”角色来实现通用的工具调用。可以通过特定关键词（如“interpreter”或“plugin”）在agent的响应中嵌入对工具的调用
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大语言模型大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。发展历史2020年9月，OpenAI授权微软使用GPT-3模型，微软成为全球首个享用GPT-3能力的公司。2022年，Open AI发布Ch
同时，由于大语言模型输出自由度较高，在评测阶段，我们需要对其输入和输出作一定的规范和设计，尽可能减少噪声输出在评测阶段的影响，才能对模型的能力有更加完整和客观的评价。客观评测能便捷地评估模型在具有确定答案（如选择，填空，封闭式问答等）的任务上的能力，主观评测能评估用户对模型回复的真实满意度，OpenCompass采用基于模型辅助的主观评测和基于人类反馈的主观评测两种方式。配置：这是整个工作流的起点
使用ChatGPT来为自己的产品命名，可以帮助产品生产厂家从更多创造性的产品名称中筛选出最能吸引目标用户并提高产品的知名度的产品名称，最终帮助产品生产厂家更好地推销他们的产品，并提高其品牌价值。
最近日本知名开发者社区 Zenn 上一个由深圳团队研发的编程语言 MoonBit 爆火，起因是一名日本程序员 @mizchi 在 zenn.dev 发表文章《MoonBit が WebAssembly 時代の理想(の原型)だった》（《MoonBit 是 WebAssembly 时代的最佳编程语言》原文链接：https://zenn.dev/mizchi/articles/introduce-moo
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