文章簡介：Tülu3：語言模型的革命性開源後培訓框架自然語言處理領域（NLP）見證了出色的進步，訓練後技術在增強語言模型Capabil方面發揮了關鍵作用

2025-03-06 評論 0  934

文章簡介：目錄引言為什麼微調大型語言模型？解決方案概述環境設定使用Python進行訓練和微調在.NETCore中整合微調後的模型部署到Azure最佳實踐結論引言大型語言模型(LLM)因其理解和生成類似人類文本的能力而受到廣泛關注。然而，許多組織擁有獨特的、特定領域的資料集和詞彙表，通用模型可能無法完全捕捉到這些資料集和詞彙表。微調使開發人員能夠根據特定環境或產業調整這些大型模型，從而提高準確性和相關性。本文將探討如何使用Python微調LLM，然後將產生的模型整合並部署到.NETCoreC#應用程式中，

2025-01-14 評論 0  1054

文章簡介：視覺語言模型（VLM）：深入研究多模式提示 VLM代表了多模式數據處理，無縫整合文本和視覺輸入的重大飛躍。與僅在文本上運行的llms不同，VLM都處理兩個m

2025-02-25 評論 0  708

文章簡介：這項全面的課程探討了大型語言模型（LLM），提供了兩種不同的學習路徑：LLM科學家構建最佳LLM的軌道，以及用於開發和部署基於LLM的應用程序的LLM Engineer Track。 互動

2025-02-25 評論 0  741

文章簡介：及時調整：一種在大型語言模型（LLMS）快速前進的領域增強大型語言模型的一種參數效率方法，諸如及時調整之類的技術對於保持競爭優勢至關重要。 這種方法增強了t之前

2025-03-06 評論 0  987

文章簡介：什麼是 Python 產業模型？ Python 產業模型通常是指使用流行的程式語言 Python 來建立、實作和模擬特定於產業的模型。這些模型用於解決現實世界的問題

2025-01-03 評論 0  894

文章簡介：對語言模型的精確控制對於開發人員和資料科學家來說至關重要。像 Anthropic 的 Claude 這樣的大型語言模型提供了非凡的機會，但有效管理代幣是一個關鍵挑戰。

2024-11-10 評論 0  361

文章簡介：微調大型語言模型（LLM），例如Bert，Llama，Bart和Mistral AI和其他人的元素可能是計算密集的。 Google Colab缺乏本地GPU，提供了免費的替代方案，但其瞬態性質在PR中面臨挑戰

2025-02-25 評論 0  582

文章簡介：Der Spiegel使用大型語言模型（LLM）探索以改善新聞文章的建議。 離線實驗評估了LLM根據閱讀歷史預測讀者興趣的能力。 方法論： 讀者調查數據提供了地面t

2025-02-25 評論 0  184

文章簡介：在筆記本電腦上運行自己的chatgpt：LLM量化指南曾經夢想直接在筆記本電腦上運行自己的chatgpt？ 得益於大語言模型（LLMS）的進步，這已成為現實。 關鍵是量化-Techniq

2025-03-05 評論 0  821

文章簡介：神經2024聚光燈：使用選擇性語言建模（SLM）預處理語言模型 最近，我在一個當地閱讀組中介紹了2024年Neurips 2024的引人入勝的論文。

2025-02-25 評論 0  326

文章簡介：本指南使用大型語言模型（LLM）探討以改善營銷分析。 它詳細介紹了LLM如何應對客戶細分，情感分析和報告的挑戰，同時還討論了圍繞偏見的道德問題，

2025-03-07 評論 0  712

文章簡介：Solar-10.7b：深入研究高效的大語言模型Solar-10.7b項目標誌著大語言模型（LLM）開發的顯著進步。 本文探討了其創新的擴展方法，性能基準，P

2025-03-08 評論 0  974

文章簡介：DeepSeek：深入研究LLMS的加固學習 DeepSeek最近取得了成功，以較低的成本取得了令人印象深刻的表現，強調了大語言模型（LLM）培訓方法的重要性。本文側重於加固

2025-02-26 評論 0  1178

文章簡介：在本實用指南中，您將了解如何為您的應用程式建立具有內建 LLM 的高度可擴展的模型部署解決方案。 在您的範例中，我們將使用 Hugging Face 的 ChatGPT2 模型，但您可以輕鬆插入任何其他模型，包括

2025-01-07 評論 0  962

文章簡介：挑戰：超越傳統提示 在使用語言模型 (LLM) 時，開發人員面臨一系列常見的挑戰。我們花了無數的時間精心設計完美的提示，卻發現我們精心設計的解決方案

2024-11-30 評論 0  1089

文章簡介：百度文心大模型是先進的 AI 大模型，具備強大的語言處理能力，應用廣泛，優勢在於高精度、通用性、可擴展性。

2024-11-28 評論 0  1070

文章簡介：Python 是強類型語言嗎？

2024-11-04 評論 0  885

文章簡介：Go 中的類型發現效能：類型斷言/類型切換慢嗎？

2024-12-09 評論 0  985

文章簡介：大模型的規模不斷擴大以提升性能，但對更高效、更小巧模型的需求也日益增長。然而，在不損失核心功能的前提下縮減模型規模是一項複雜的任務。 量化和剪枝等技術常用於減小模型大小，而知識蒸餾或遷移學習等方法則有助於保留或恢復縮減過程中損失的功能。 其中，剪枝是縮減模型規模最有效的策略之一。與簡化數值表示的量化不同，剪枝涉及移除模型的特定部分，例如神經元或整個層。但這種有效性是有代價的：剪枝難以正確應用。您不僅需要確定要剪枝的模型部分，還需要仔細選擇要移除的元素，以最大限度地減少對模型能力的影響。 本文重點

2025-02-25 評論 0  439