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随着大型语言模型(LLM)规模的不断扩大，其增强的性能通常不足以解决特定领域的任务。系统地分析它们的故障并有效地提高它们的性能仍然是重大的挑战。本文介绍了Re-TASK framework，这是一个新的理论模型，它以Bloom的分类法和知识空间理论为指导，从能力、技能和知识的角度重新审视LLM任务。Re-TASK框架提供了一个系统的方法来加深我们对特定领域任务的LLM的理解、评估和增强。它探索了L
在机器学习领域，大模型「幻觉」指的是对于模型规模与性能之间关系的一种误解或错误认知。这种现象常常出现在对模型大小和性能之间关系的认知上，即认为更大的模型一定能够取得更好的性能。造成大模型「幻觉」的原因大模型「幻觉」产生的原因有几个方面。首先，大型模型通常会在特定任务或数据集上表现出色，这导致人们倾向于认为更大的模型一定意味着更好的性能。其次，一些报道和研究专注于大型模型的突破性性能，这加强了这种认
这是一个专为科研人员设计的论文润色助手，能够以大模型的专业知识来补充用户输入的文字，修正用户语言的语病，逻辑错误，并提供中英双语的论文版本。qwen agent的官方demo由gradio实现，因此我们在本地或者云端部署agent时，也应该了解一些gradio的简单知识:radio是一个用于简化机器学习模型部署的Python库。它的目标是让用户可以轻松地构建交互性的界面，用于与机器学习模型进行交互
Sentence Transformers专注于句子和文本嵌入，支持超过100种语言。利用深度学习技术，特别是Transformer架构的优势，将文本转换为高维向量空间中的点，使得相似的文本在几何意义上更接近。
一、简介ChatGLM-6B 是由清华大学知识工程实验室（KEG）与智谱 AI 联合打造的一个开源的、支持中英双语的对话语言模型。二、基本参数参数量：62 亿参数。三、技术架构与特点架构基础：基于 General Language Model（GLM）架构，参考了 OpenAI 的 GPT 和 Google’s BERT 结构，并融合了 GLM 的技术特点。语言能力：具备良好的中英双语对话生成能力
OpenAI o1 的推出，标志着AI技术的一个全新篇章。在保持性能与成本平衡的同时，o1展示了卓越的推理能力，特别是在复杂任务与深度思维领域的突破，给AI推理领域带来了无限的可能性。o1 的推理能力，使其在处理复杂问题时比以往任何模型都更具优势。如果你正在寻找一个能提供深度思考和精确解答的AI模型，o1 无疑是最好的选择。
今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)编写的关于大语言模型（LLM）权威教程！Google工程总监Antonio Gulli作序，这含金量不用多说，在这里给大家强烈推荐一下这本黑书，下面直接开始介绍！
大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有1750亿个参数，而Grok-1更是不得了，有3140亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量在70亿到700亿之间。这里说的70B可不是指训练数据的数量，而是指模型中那些密密麻麻的参数。这些参数就像是一个个小小的“脑细胞”，越多就能让模型更聪明，更能理解数据中那些错综复杂的关系。有了这些“脑细胞”，模型在处理任务
这里提供一个例子，运行可以自动把模型下载下来。这边建议独立环境，避免相互影响。执行之后，观察显卡的情况，大致占用。的显卡，小显卡也可以正常运行）。LLM-03 大模型 15分钟 FineTuning 微调 GPT2 模型 finetuning GPT微调实战 仅需6GB显存 单卡微调 Kaggle数据 10MB数据集微调。观察显卡的情况，大致占用4.6GB的显存（虽然我这里是3090 24GB的显
ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。
正是通过微调大模型使得GPT3成为了可以聊天发布指令的ChatGPT。聊天大模型在通用大模型的基础上加一层微调就实现人人能用的大模型，使得通用大模型的能力被更多人使用和了解。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用大语言模型（LLM）进行知识蒸馏。具体来说，我们将展示如何使用库从GPT-4 Judge模型中蒸馏知识到GPT-3.5 Judge模型。
本文将介绍如何利用LlamaIndex和Gradient进行GPT-3.5模型的微调，以达到更好的结构化输出，并提高处理特定任务的性能。本次实验我们以维基百科中的城市文章为数据集，通过生成综合数据集进行微调，并进行一些基础评估。
qwen1.5用法与qwen差异很大，代码合入了transformers库中，使用风格变得统一，这种标准化是以后大模型发展的一个趋势吧，就像tokenizer.apply_chat_template统一prompt一样。仅过去一年时间，这个领域的许多技术已经趋向成熟，发展速度真是太快啦，对于我们来说变方便了，同时门槛也变低，可以让更多人进入大模型领域。但从另一个角度看，当大模型研发，部署都能通过已
从五大模块总结P-Tuning及P-Tuning v2 微调技术，近200个小知识点。【技术回顾】、【P-Tuning技术原理】、【P-Tuning与超大规模模型微调关系】、【P-Tuning价值】、【P-Tuning v2】大模型微调技术系列原理：[大模型微调技术——概述](https://blog.csdn.net/qq_41838627/article/details/132327479)[
在机器学习领域当中，微调(Fine-tuning) 是指在已经训练好的模型基础上，进一步调整，让你模型的输出能够更符合你的预期。透过微调，我们可以不用重新训练一个新的模型，这让我们能够省去训练新模型的高昂成本。微调的方式很简单，你只需要准备成对的训练资料。然后喂入Fine-tuning API 就可以完成了。这边指的成对资料，是输入搭配输出，输入「亚洲最帅的三个男人是谁?」这个输入，以及在收到这样
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是一个基于Transformer架构的大规模预训练语言模型。它由OpenAI开发，是目前最大的开源语言模型之一，拥有1750亿个参数。GPT-3的出现标志着预训练语言模型的规模和能力达到了一个新的高度。GPT-3作为当前最强大的NLP预训练模型之一，无疑推动了整个领域的发展。它的出现不仅展示了深度学习和大规模数据
开源项目 Screenshot to Code 可将任何网站的屏幕截图/网址转换为代码 (HTML/Tailwind CSS、React、Vue 或 Bootstrap)，实现精准的网站实时克隆。它使用 GPT-4 Vision 生成代码，使用 DALL-E 3 生成外观相似的图像。
基于vue3+pinia2仿ChatGPT聊天实例|vite4.x仿chatgpt界面_vue3 聊天_xiaoyan_2018的博客-CSDN博客
gpt-3
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