文章簡介：模型介紹Alpaca模型是史丹佛大學研發的LLM（LargeLanguageModel，大語言）開源模型，是一個在52K指令上從LLaMA7B（Meta公司開源的7B）模型微調而來，具有70億的模型參數（模型參數越大，模型的推理能力越強，當然隨之訓練模型的成本也越高）。 LoRA，英文全名為Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels，直譯為大語言模型的低階適應，這是微軟的研究人員為了解決大語言模型微調而開發的一項技術。如果想讓一個預訓練大語言模型能夠執行特定領域

2023-06-01 評論 0  1827

文章簡介：大型語言模型和詞嵌入模型是自然語言處理中兩個關鍵概念。它們都可以應用於文字分析和生成，但原理和應用場景有所區別。大型語言模型主要基於統計和機率模型，適用於生成連續文本和語義理解。而詞嵌入模型則透過將詞映射到向量空間，能夠捕捉詞之間的語意關係，適用於詞義推論和文本分類。一、詞嵌入模型詞嵌入模型是一種透過將單字映射到低維向量空間來處理文字訊息的技術。它能夠將語言中的單字轉換為向量形式，以便電腦更好地理解和處理文字。常用的詞嵌入模型包括Word2Vec和GloVe等。這些模型在自然語言處理任務中被廣

2024-01-23 評論 0  1457

文章簡介：大型語言模型是自然語言處理領域的關鍵技術，在各種任務中表現出強大表現。解碼策略是模型生成文字的重要環節之一。本文將詳細介紹大型語言模型中的解碼策略，並討論其優缺點。一、解碼策略的概述在大型語言模型中，解碼策略是產生文字序列的方法。常見的解碼策略包括貪心搜尋、束搜尋和隨機搜尋。貪心搜尋是一種簡單直接的方法，每次選擇機率最高的詞作為下一個詞，但可能會忽略其他可能性。束搜尋是在貪心搜尋的基礎上加入了寬度限制，只保留機率最高的幾個候選詞，從而增加了多樣性。隨機搜尋則是隨機選擇下一個詞，能夠產生更多的多元

2024-01-22 評論 0  1197

文章簡介：目前人工智慧技術面臨的最大風險是大語言模型(LLM)和生成式人工智慧技術的發展和應用速度已經遠遠超過了安全和治理的速度。 OpenAI、Anthropic、Google和微軟等公司的生成式人工智慧和大語言模式產品的使用正呈指數級增長。同時，開源大語言模型方案也在高速成長，HuggingFace等開源人工智慧社群提供了大量開源模型、資料集和AI應用。為了推動人工智慧的發展步伐，OWASP、OpenSSF、CISA等產業組織正在積極開發和提供人工智慧安全與治理關鍵資產，例如OWASPAIExchange、

2024-04-17 評論 0  1054

文章簡介：本文探討了用於評估大型語言模型 (LLM) 的最廣泛使用和最可靠的指標。本文討論了不同類別的指標，包括 BLEU、ROUGE、METEOR 和 NIST，以及它們如何衡量 L 的性能

2024-08-13 評論 0  1057

文章簡介：現在是人工智慧季節，科技公司正在大量生產大型語言模型，例如麵包店的麵包。

2024-06-14 評論 0  912

文章簡介：LLM大語言模型通常使用Transformer架構進行訓練，透過大量文字資料來提高理解和產生自然語言的能力。這些模型在聊天機器人、文字摘要、機器翻譯等領域中廣泛應用。一些知名的LLM大語言模型包括OpenAI的GPT系列和谷歌的BERT等。在自然語言處理領域，檢索增強生成是一種結合了檢索和產生的技術。它透過從大規模文字語料庫中檢索相關訊息，並利用生成模型重新組合和排列這些訊息，產生滿足要求的文字。這種技術有廣泛的應用，包括文字摘要、機器翻譯、對話生成等任務。透過利用檢索和產生的優勢，檢索增強

2024-01-23 評論 0  1212

文章簡介：隨著人工智慧的快速發展，尤其是在自然語言處理（NLP）領域，大型語言模型（LLM）展現了巨大的變革潛力。這些模型正在改變我們的工作和交流方式，並在各種計算設備上展現出廣泛的應用前景。然而，LLM龐大的模型為它在智慧型手機、物聯網設備和車載系統等邊緣設備上的應用帶來了不小的挑戰。我們的競賽旨在推動LLM在資源受限的邊緣設備上的效能、效率和多工處理能力的極限。競賽背景：雖然LLM具有巨大的應用潛力，但其龐大的參數對邊緣設備的資源提出了嚴峻要求。例如，一個10B參數的LLM模型，即使經過量化處理，也需

2024-08-07 評論 0  531

文章簡介：從安全和隱私問題到錯誤訊息和偏見，大型語言模型帶來了風險和回報。最近人工智慧(AI)取得了令人難以置信的進步，這主要是由於開發大型語言模型的進步。這些都是文字和程式碼產生工具的核心，例如ChatGPT、Bard和GitHub的Copilot。這些模式正在被所有部門採用。但是，它們是如何被創造和使用的，以及它們如何被濫用，仍然令人擔憂。一些國家已經決定採取激進的方法，暫時禁止特定的大型語言模型，直到適當的法規到位。以下來看看基於大型語言模型的工具在現實世界中的一些不利影響，以及減輕這些影響的一些策略

2023-05-12 評論 0  1334

文章簡介：譯者 | 李睿審校 | 孫淑娟在具有感知功能的聊天機器人成為熱門話題之前，大型語言模型(LLM)就已經引起了人們更多的興奮和擔憂。近年來，經過大量文本訓練的深度學習模型——大型語言模型(LLM) 在幾個用於衡量語言理解能力的基準方面表現出色。諸如GPT-3和LaMDA之類的大型語言模型設法在較長的文本中保持連貫性。它們似乎對不同的主題很了解，並在冗長的對話中保持一致。大型語言模型(LLM)已經變得如此令人信服，以至於有些人將它們與人格和更高形式的智力聯繫在一起。但是大型語言模型(LLM)能像人類

2023-04-12 評論 0  1251

文章簡介：如果你一直在關注大型語言模型的架構，你可能會在最新的模型和研究論文中看到「SwiGLU」這個詞。 SwiGLU可以說是在大語言模型中最常使用的激活函數，我們這篇文章就來對它進行詳細的介紹。 SwiGLU其實是2020年Google提出的激活函數，它結合了SWISH和GLU兩者的特徵。 SwiGLU的中文全名為“雙向門控線性單元”，它將SWISH和GLU兩種激活函數進行了優化和結合，以提高模型的非線性表達能力。 SWISH是一種非常普遍的激活函數，它在大語言模型中得到廣泛應用，而GLU則在自然語言處理任務中表現出

2024-04-08 評論 0  1132

文章簡介：本文將第二屆OpenHarmony技術大會上展示的《在OpenHarmony本地部署大語言模型》成果開源，開源位址：https://gitee.com/openharmony-sig/tpc_c_cplusplus/blob/master/thirdparty/InferLLM/docs/ hap_integrate.md。實作思路與步驟移植輕量級LLM模型推理架構InferLLM到OpenHarmony標準系統，編譯出能在OpenHarmony運作的二進位產物。 InferLLM是個簡單又有效率的L

2024-06-07 評論 0  934

文章簡介：近期，來自澳洲蒙納士大學、螞蟻集團、IBM研究院等機構的研究人員探索了模型重編程（modelreprogramming）在大語言模型（LLMs）上應用，並提出了一個全新的視角：高效重編程大語言模型進行通用時間序列預測系統，即Time-LLM框架。此框架無需修改語言模型即可實現高精度、高效率的預測，能夠在多個資料集和預測任務中超越傳統的時間序列模型，讓LLMs在處理跨模態的時間序列資料時展現出色表現，如同大象起舞一般。最近，大語言模型在通用智能領域的發展，「大模型+時間序列/時間資料」這個新方

2024-04-15 評論 0  546

文章簡介：本文探討了提高大型語言模型 (LLM) 計算效率的創新方法，包括利用專用硬體、實現模型和資料並行性以及利用混合精度訓練。它還

2024-08-13 評論 0  497

文章簡介：大規模語言模型（LLM）的微調是透過使用特定領域的資料對預訓練模型進行再訓練，以使其適應特定任務或領域。資料註釋在微調過程中起著至關重要的作用，它涉及將資料標記為模型需要理解的特定資訊。 1.資料註釋的原理資料註釋是透過在資料中添加元數據，如標籤、標記等，以幫助機器學習模型更好地理解和處理資料。對於大型語言模型的微調，資料註釋的原理在於提供指導性訊息，以幫助模型更好地理解特定領域的語言和脈絡。常見的資料註釋方法包括實體辨識、情緒分析和關係抽取等。 2.資料註釋的方法2.1實體識別實體識別是一種資訊抽

2024-01-22 評論 0  1115

文章簡介：由於可以做一些沒訓練過的事情，大型語言模型似乎具有某種魔力，也因此成為了媒體和研究員炒作和關注的焦點。當擴展大型語言模型時，偶爾會出現一些較小模型沒有的新能力，這種類似於「創造力」的屬性被稱作「突現」能力，代表我們向通用人工智慧邁進了一大步。如今，來自Google、史丹佛、Deepmind和北卡羅來納大學的研究人員，正在探索大型語言模型中的「突現」能力。解碼器提示的 DALL-E神奇的「突現」能力自然語言處理（NLP）已經被基於大量文字資料訓練的語言模型徹底改變。擴大語言模型的規模通常會提高一系列下游N

2023-04-11 評論 0  1532

文章簡介：大型語言模型是指參數超過一億的自然語言處理模型。由於其龐大的規模和複雜性，訓練這樣的模型需要大量計算資源和資料。因此，遷移學習成為訓練大型語言模型的重要方法，透過利用現有的模型和數據，可以加速訓練過程，同時提升表現表現。遷移學習可以將在其他任務上訓練好的模型的參數和知識遷移到目標任務上，從而減少資料需求和訓練時間。這種方法在研究和工業界都被廣泛應用，為建構更強大的語言模型打下了基礎。遷移學習是利用已經訓練好的模型，在解決其他任務時調整其參數或部分組件的一種方法。在自然語言處理領域，遷移學習可以

2024-01-22 評論 0  883

文章簡介：開源語言模型生態系統正在興起，這些生態系統為個人提供綜合資源以創建用於研究和商業目的的語言應用程式。本文深入研究GPT4ALL，它透過提供全面的搭建模組，使任何人都能開發類似ChatGPT的聊天機器人，從而超越了特定的使用案例。什麼是GPT4ALL計畫？ GPT4ALL可以在使用最先進的開源大型語言模型時提供所需一切的支援。它可以存取開源模型和資料集，使用提供的程式碼訓練和運行它們，使用Web介面或桌面應用程式與它們交互，連接到Langchain後端進行分散式計算，並使用PythonAPI進行輕鬆集

2023-05-17 評論 0  2347

文章簡介：實作想法和步驟將輕量級LLM模型推理框架InferLLM移植到OpenHarmony標準系統，並編譯出可以在OpenHarmony上運行的二進位。這個推理框架是一個簡單且有效率的LLMCPU推理框架，可以在本地部署LLM中的量化模型。使用OpenHarmonyNDK來編譯OpenHarmony上的InferLLM可執行檔（具體使用OpenHarmonylycium交叉編譯框架,然後編寫一些腳本。然後把其存放在tpc_c_cplusplusSIG倉庫。)在DAYU200上本地部署大語言模型編譯獲

2024-02-07 評論 0  447

文章簡介：當目標是準確度、一致性、精通遊戲或找到一個正確答案時，強化學習模型會擊敗生成式人工智慧。像GPT-4這樣的大型語言模型的興起令人矚目，它們能夠產生高度流暢、自信的文字。可悲的是，炒作也是如此:微軟的研究人員屏氣地將微軟資助的OpenAIGPT-4模型描述為展示「人工通用智慧的火花」。當然，除非微軟指的是產生幻覺的傾向，生成的錯誤文字肯定是錯的。 GPT還不擅長下棋和圍棋等遊戲，不擅長數學，編寫的程式碼可能有錯誤和微妙的漏洞。這並不意味著大型語言模式都是炒作。一點也不相反，這意味著我們在關於生成式人

2023-06-05 評論 0  1218