在上一篇《Generative AI 新世界：文本生成领域论文...本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题：大型语言模型（Large Language Models，或简写为 LLMs）。大型语言模型指的是具有数十亿参数（B+）...
”LLMs“ 的搜索结果
【导读】大型语言模型（LLMs）的应用探索如火如荼，但真正的创新应用却鲜有出现。本文深入探讨了如何将 LLMs 融入实际业务场景，以“Copilot Stack”来构建基于 LLMs 的应用。文章特别介绍了 Semantic Kernel 框架，...
langchain langchain_使用langchain构建LLMs应用实例
在深入了解向量数据库是什么之前，理解向量嵌入的概念至关重要。向量嵌入在机器学习中至关重要，用于将原始数据转换为人工智能系统可以理解的数值格式。这涉及将数据（如文本或图像）转换为一系列数字，称为向量，在...
探索LLMs本地运行方案
每隔一代人左右，都会有一个产品从工程部门地下室的昏暗角落、技术宅们发霉的少年房间和爱好者的孤独洞穴中一跃而出，变成每个人的曾祖母都知道如何使用的东西。 1990年就有网络浏览器，但直到1994年Netscape ...
在探讨大型语言模型在金融领域的未来应用时，与会者普遍认为，未来两年内，大型语言模型将会被广泛应用于投资银行和风险投资策略的开发。
LLMs 大模型微调Finetune，LISA强势来袭，相比LoRA微调LISA性能提升巨大，微调新方法LISA微调登榜sota，LISA: Layerwise Importance Sampling
AI之MLM：《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models多模态大语言模型的最新进展》翻译与解读 目录 《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models》翻译与解读 ...
LLMs之Guanaco：《QLoRA：Efficient Finetuning of Quantized LLMs》翻译与解读 目录 《QLoRA：Efficient Finetuning of Quantized LLMs》翻译与解读 Abstract 1、Introduction引言 2、背景...
Dataset之NLP之LLMs：大模型核心技术—大语言模型LLMs相关开源数据集的简介(三类数据集【预训练数据/微调数据/测试数据】)、下载(国内外开源数据集平台总结)、使用方法之详细攻略 目录 相关文章 LLMs相关开源...
根据scaling law，选择更大模型与更大的数据集能获得更好的表现能力LLMs支持长文本上下文建模，主要原因可归结于以下两点: LLM编码较长文本的能力。一些位置嵌入方法（如RoPE、T5 bias）已经被验证具有一定的...
大型语言模型(LLM) 是通常（但不一定）源自 Transformer 架构的 AI 模型，旨在理解和生成人类语言、代码等。这些模型在大量文本数据上进行训练，使它们能够捕捉人类语言的复杂性和细微差别。LLM 可以执行范围广泛的...
LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力三种典型/六大关键技术+GPT系列技术演进)、资源(开源模型...
本篇文章整理下目前常用的LLMs模型们和数据集简介。可以看到目前被广泛用来作为LLMs的backbone的模型有以下特点：- Backbone：基于某个开源backbone，如GLM、LLaMA、BLOOMZ（GPT-style）- Datasets：分为两类...
一篇面向低资源大语言模型微调场景的文章，基于LoRA实现，能够将65B的大模型微调在单张48G的专业卡上，并且性能和全量微调相当，在业界引发了不小的轰动。本文将对这篇文章进行细致深入的剖析，来看看究竟运用了什么...
本文提出了LLMs4OL方法，它利用大型语言模型(LLMs )进行本体学习( Ontology Learning，OL )。LLMs在自然语言处理领域取得了显著的进展，展示了其在不同知识领域捕获复杂语言模式的能力。我们的LLMs4OL范式研究了以下...
LLMs之Law：大语言模型纵向赋能场景—垂直行业场景应用之大模型法律行业的简介、主流LLMs(PowerLawGLM/ChatLaw)、经典应用之详细攻略 目录 法律行业大模型的简介 法律行业大模型主流LLMs 法律...
Least mean square algorithim , Leaky llms and Rls
相关LLMs论文大多都是应用型文章，少部分是优化prompt/参数量级等等… 有一些应用文还是值得参考的，当工作面临一个新的场景，可以学习下他人是如何结合LLMs与实际应用中的链接。LLMs论文速览：2024.02.05-2024.02....
目前，LangChain支持OpenAI、ChatOpenAI和ChatAnthropic实现的流媒体，但是学习LangChain的路线图上还有其他LLM实现的流媒体支持。[2] LangChain中文网 - LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用...我们使用了。
近年来，大型语言模型（LLMs）展现出了非凡的多功能性，为医疗保健和医学等专业领域提供了潜在的应用。尽管有各种针对健康领域的开源 LLM，但将通用 LLM 应用于医疗领域仍面临巨大挑战。在本文中，我们介绍了 ...
LLMs：LLMs大语言模型评估的简介(两标(NLUGR指标/REBT)+六性(理解性+生成性+多样性+泛化性+能耗性+可解释性)+九维(2大能力域【理解/生成】+3性【丰富性/多样性/适应性】+4大子任务【逻辑推理/问题解决/对和聊天/情感...
json
本文介绍了一些LLMs基础模型和微调模型，例如GPTs、LaMDA、GLM/ChatGLM、PaLM/Flan-PaLM、BLOOM、LLaMA、Alpaca
通用人工智能就要来了
2 LLMs 3 so-vits-svc 4 stable-diffusion 5 virtual-digital-person 6 prompt-engineering 1 文字 1.Q&A 2.聊天 3.续写 4.分析总结 5.编程 6.翻译 2 图像 1.文生图 2.图生文 3.修改 4.换脸 5.高清 6.无损放大 7....
LLMs之Medical：大语言模型纵向赋能场景—垂直行业场景应用之大模型医疗行业的简介、主流LLMs(ChatGLM-Med/ChatDoctor/Radiology-GPT/Qilin-Med等)及其评估基准(包括数据集)、案例应用之详细攻略 目录 大模型医疗...
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