该方法冻结预训练模型的权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer体系结构的每个层中，从而大大减少了下游任务所需的可训练参数数量。此外，LoRA在RoBERTa、DeBERTa、GPT-2和GPT-3模型的模型质量方面表现与微调相当或更好，尽管它具有较少的可训练参数，更高的训练吞吐量，并且不像适配器（adapters），不会增加推理延迟。随着大模型越来越受到重视，成为各种任务的基线，相

论文中使用的测试数据包括953条不重复的用户查询，筛选自两个数据集：”小羊驼“ Vicuna中80个不同类别的提示，以及OASST1（OpenAssistant Conversations）验证集的多语言多轮对话。总体而言，”原驼“更尊重事实、不容易受到错误信息的误导，并且拥有强大的心智理论（Theory of Mind），即理解自己以及周围人类的心理状态的能力。NF4（4位 NormalFloa

当任务满足 “三可” 条件 —— 可拆解（子任务间耦合度越小越好）、可验证（每个子任务结果可独立校验）、成本可控（预期 ROI够高，可以打平token消耗成本）时，可尝试 multi - agent；以智能客服为例，可通过 Workflow 实现 “用户提问→意图识别→任务分配” 的标准化分流，再让 Agent 处理具体任务中的动态决策（如 根据用户历史订单推荐退款方案），依此降低人工干预频率，兼

随着互联网数据规模的爆炸式增长，当前主流电商平台的商品品类及数量越来越多，用户却越来越难以便捷地找到自己需要的产品。电商搜索推荐系统的核心作用是根据用户的搜索意图及偏好，从海量商品中检索出...

|什么是声纹识别声纹识别（又称说话人识别）是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息，并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说，声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。我们说话的时候...

CutLER 训练无监督目标识别模型

在整个过程中，我们会将 LangChain 作为框架，Milvus 作为相似性搜索引擎，用二者搭建一个基本的检索增强生成（RAG）应用。在之前的文章中，我们已经介绍过 LangChain 中的“自查询”（Self-querying）。首先，我们定义元数据。本例中，描述即为“文档的主要部分”。在我们实例化自查询检索器前，现将 GPT 的温度（Temperature）设置为 0，并赋值给一个名为 ll

与现有的算法一样，DPO 同样依赖一个理论上的偏好模型，用于衡量给定的奖励函数和实际的偏好数据之间的对齐程度。RLHF方法将奖励模型适应到人类偏好的数据集上，然后使用强化学习优化语言模型策略，以产生被分配高奖励的回应，同时不过度偏离原始模型。在大语言模型微调中，现有的基于人类反馈的方法都会首先将奖励模型拟合到一个包含提示和人类偏好的数据集上，然后使用对比学习来找到一个策略最大化学习到的奖励。大语言

ConvNeXt V2 结合MAE再出击！

“亲爱的小凡，恭喜成为 Milvus 项目的 Maintainer！作为 Milvus 社区的维护者，这个角色拥有许多权利：小到提交和审核项目代码，大到主导社区日常的运营工作，甚至是对整个技术项目的技术路线进行决策。但与权利相对的是更大的责任...”——《Milvus Maintainer Invitation》这是我十年来最勇敢的决定。在加入创业公司、参与开源社区一年...