文章简介：模型介绍Alpaca模型是斯坦福大学研发的LLM（LargeLanguageModel，大语言）开源模型，是一个在52K指令上从LLaMA7B（Meta公司开源的7B）模型微调而来，具有70亿的模型参数（模型参数越大，模型的推理能力越强，当然随之训练模型的成本也就越高）。LoRA，英文全称Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。如果想让一个预训练大语言模型能够执行特定领域

2023-06-01 评论 0  1827

文章简介：大型语言模型和词嵌入模型是自然语言处理中两个关键概念。它们都可以应用于文本分析和生成，但原理和应用场景有所区别。大型语言模型主要基于统计和概率模型，适用于生成连续文本和语义理解。而词嵌入模型则通过将词映射到向量空间，能够捕捉词之间的语义关系，适用于词义推断和文本分类。一、词嵌入模型词嵌入模型是一种通过将单词映射到低维向量空间来处理文本信息的技术。它能够将语言中的单词转换为向量形式，以便计算机更好地理解和处理文本。常用的词嵌入模型包括Word2Vec和GloVe等。这些模型在自然语言处理任务中被广

2024-01-23 评论 0  1457

文章简介：大型语言模型是自然语言处理领域的关键技术，在各种任务中表现出强大性能。解码策略是模型生成文本的重要环节之一。本文将详细介绍大型语言模型中的解码策略，并讨论其优缺点。一、解码策略的概述在大型语言模型中，解码策略是生成文本序列的方法。常见的解码策略包括贪心搜索、束搜索和随机搜索。贪心搜索是一种简单直接的方法，每次选择概率最高的词作为下一个词，但可能会忽略其他可能性。束搜索是在贪心搜索的基础上加入了宽度限制，只保留概率最高的几个候选词，从而增加了多样性。随机搜索则是随机选择下一个词，能够产生更多的多样

2024-01-22 评论 0  1197

文章简介：当前人工智能技术面临的最大风险是大语言模型(LLM)和生成式人工智能技术的发展和应用速度已经远远超过了安全和治理的速度。OpenAI、Anthropic、谷歌和微软等公司的生成式人工智能和大语言模型产品的使用正呈指数级增长。与此同时，开源大语言模型方案也在高速成长，HuggingFace等开源人工智能社区提供了大量开源模型、数据集和AI应用。为了推动人工智能的发展步伐，OWASP、OpenSSF、CISA等行业组织正在积极开发和提供人工智能安全与治理关键资产，例如OWASPAIExchange、

2024-04-17 评论 0  1054

文章简介：本文探讨了用于评估大型语言模型 (LLM) 的最广泛使用和最可靠的指标。本文讨论了不同类别的指标，包括 BLEU、ROUGE、METEOR 和 NIST，以及它们如何衡量 L 的性能

2024-08-13 评论 0  1057

文章简介：现在是人工智能季节，科技公司正在大量生产大型语言模型，例如面包店的面包。新模型发布得很快，而且很难跟踪。但在新发布的热潮中，只有少数模型能够成功

2024-06-14 评论 0  912

文章简介：LLM大语言模型通常使用Transformer架构进行训练，通过大量文本数据来提高理解和生成自然语言的能力。这些模型在聊天机器人、文本摘要、机器翻译等领域得到广泛应用。一些知名的LLM大语言模型包括OpenAI的GPT系列和谷歌的BERT等。在自然语言处理领域，检索增强生成是一种结合了检索和生成的技术。它通过从大规模文本语料库中检索相关信息，并利用生成模型重新组合和排列这些信息，生成满足要求的文本。这种技术具有广泛的应用，包括文本摘要、机器翻译、对话生成等任务。通过利用检索和生成的优势，检索增强

2024-01-23 评论 0  1212

文章简介：随着人工智能的迅猛发展，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM）展示了巨大的变革潜力。这些模型正在改变我们的工作和交流方式，并在各种计算设备上展现出广泛的应用前景。然而，LLM巨大的模型给它在智能手机、物联网设备和车载系统等边缘设备上的应用带来了不小的挑战。我们的竞赛旨在推动LLM在资源受限的边缘设备上的性能、效率和多任务处理能力的极限。竞赛背景：虽然LLM具有巨大的应用潜力，但其庞大的参数对边缘设备的资源提出了严峻要求。例如，一个10B参数的LLM模型，即使经过量化处理，也需

2024-08-07 评论 0  531

文章简介：从安全和隐私问题到错误信息和偏见，大型语言模型带来了风险和回报。最近人工智能(AI)取得了令人难以置信的进步，这主要是由于开发大型语言模型的进步。这些都是文本和代码生成工具的核心，例如ChatGPT、Bard和GitHub的Copilot。这些模式正在被所有部门采用。但是，它们是如何被创造和使用的，以及它们如何被滥用，仍然令人担忧。一些国家已经决定采取激进的方法，暂时禁止特定的大型语言模型，直到适当的法规到位。以下来看看基于大型语言模型的工具在现实世界中的一些不利影响，以及减轻这些影响的一些策略

2023-05-12 评论 0  1334

文章简介：译者 | 李睿审校 | 孙淑娟在具有感知功能的聊天机器人成为热门话题之前，大型语言模型(LLM)就已经引起了人们更多的兴奋和担忧。近年来，经过大量文本训练的深度学习模型——大型语言模型(LLM) 在几个用于衡量语言理解能力的基准方面表现出色。诸如GPT-3和LaMDA之类的大型语言模型设法在较长的文本中保持连贯性。它们似乎对不同的主题很了解，并在冗长的对话中保持一致。大型语言模型(LLM)已经变得如此令人信服，以至于有些人将它们与人格和更高形式的智力联系在一起。但是大型语言模型(LLM)能像人类

2023-04-12 评论 0  1251

文章简介：如果你一直在关注大型语言模型的架构，你可能会在最新的模型和研究论文中看到“SwiGLU”这个词。SwiGLU可以说是在大语言模型中最常用到的激活函数，我们本篇文章就来对它进行详细的介绍。SwiGLU其实是2020年谷歌提出的激活函数，它结合了SWISH和GLU两者的特点。SwiGLU的中文全称是“双向门控线性单元”，它将SWISH和GLU两种激活函数进行了优化和结合，以提高模型的非线性表达能力。SWISH是一种非常普遍的激活函数，它在大语言模型中得到广泛应用，而GLU则在自然语言处理任务中表现出

2024-04-08 评论 0  1132

文章简介：本文将第二届OpenHarmony技术大会上展示的《在OpenHarmony本地部署大语言模型》成果开源，开源地址：https://gitee.com/openharmony-sig/tpc_c_cplusplus/blob/master/thirdparty/InferLLM/docs/hap_integrate.md。实现思路和步骤移植轻量级LLM模型推理框架InferLLM到OpenHarmony标准系统，编译出能在OpenHarmony运行的二进制产物。InferLLM是一个简单高效的L

2024-06-07 评论 0  934

文章简介：近期，来自澳大利亚蒙纳士大学、蚂蚁集团、IBM研究院等机构的研究人员探索了模型重编程（modelreprogramming）在大语言模型（LLMs）上应用，并提出了一个全新的视角：高效重编程大语言模型进行通用时间序列预测系统，即Time-LLM框架。该框架无需修改语言模型即可实现高精度、高效率的预测，能够在多个数据集和预测任务中超越传统的时间序列模型，让LLMs在处理跨模态的时间序列数据时展现出色表现，如同大象起舞一般。最近，大语言模型在通用智能领域的发展，“大模型+时间序列/时间数据”这个新方

2024-04-15 评论 0  546

文章简介：本文探讨了提高大型语言模型 (LLM) 计算效率的创新方法，包括利用专用硬件、实现模型和数据并行性以及利用混合精度训练。它还

2024-08-13 评论 0  497

文章简介：大规模语言模型（LLM）的微调是通过使用特定领域的数据对预训练模型进行再训练，以使其适应特定任务或领域。数据注释在微调过程中起着至关重要的作用，它涉及将数据标记为模型需要理解的特定信息。1.数据注释的原理数据注释是通过在数据中添加元数据，如标签、标记等，以帮助机器学习模型更好地理解和处理数据。对于大型语言模型的微调，数据注释的原理在于提供指导性信息，以帮助模型更好地理解特定领域的语言和语境。常见的数据注释方法包括实体识别、情感分析和关系抽取等。2.数据注释的方法2.1实体识别实体识别是一种信息抽

2024-01-22 评论 0  1115

文章简介：由于可以做一些没训练过的事情，大型语言模型似乎具有某种魔力，也因此成为了媒体和研究员炒作和关注的焦点。当扩展大型语言模型时，偶尔会出现一些较小模型没有的新能力，这种类似于「创造力」的属性被称作「突现」能力，代表我们向通用人工智能迈进了一大步。如今，来自谷歌、斯坦福、Deepmind和北卡罗来纳大学的研究人员，正在探索大型语言模型中的「突现」能力。解码器提示的 DALL-E神奇的「突现」能力自然语言处理（NLP）已经被基于大量文本数据训练的语言模型彻底改变。扩大语言模型的规模通常会提高一系列下游N

2023-04-11 评论 0  1532

文章简介：大型语言模型是指参数超过一亿的自然语言处理模型。由于其庞大的规模和复杂性，训练这样的模型需要大量计算资源和数据。因此，迁移学习成为训练大型语言模型的重要方法，通过利用已有的模型和数据，可以加速训练过程，同时提升性能表现。迁移学习可以将在其他任务上训练好的模型的参数和知识迁移到目标任务上，从而减少数据需求和训练时间。这种方法在研究和工业界都得到广泛应用，为构建更强大的语言模型打下了基础。迁移学习是利用已经训练好的模型，在解决其他任务时调整其参数或部分组件的一种方法。在自然语言处理领域，迁移学习可以

2024-01-22 评论 0  883

文章简介：开源语言模型生态系统正在兴起，这些生态系统为个人提供综合资源以创建用于研究和商业目的的语言应用程序。本文深入研究GPT4ALL，它通过提供全面的搭建模块，使任何人都能开发类似ChatGPT的聊天机器人，从而超越了特定的使用案例。什么是GPT4ALL项目？GPT4ALL可以在使用最先进的开源大型语言模型时提供所需一切的支持。它可以访问开源模型和数据集，使用提供的代码训练和运行它们，使用Web界面或桌面应用程序与它们交互，连接到Langchain后端进行分布式计算，并使用PythonAPI进行轻松集

2023-05-17 评论 0  2347

文章简介：实现思路和步骤将轻量级LLM模型推理框架InferLLM移植到OpenHarmony标准系统，并编译出可以在OpenHarmony上运行的二进制文件。这个推理框架是一个简单高效的LLMCPU推理框架，可以在本地部署LLM中的量化模型。使用OpenHarmonyNDK来编译OpenHarmony上的InferLLM可执行文件（具体使用OpenHarmonylycium交叉编译框架,然后编写一些脚本。然后把其存放在tpc_c_cplusplusSIG仓库。)在DAYU200上本地部署大语言模型编译获

2024-02-07 评论 0  447

文章简介：当目标是准确性、一致性、精通游戏或找到一个正确答案时，强化学习模型会击败生成式人工智能。像GPT-4这样的大型语言模型的兴起令人瞩目，它们能够生成高度流畅、自信的文本。可悲的是，炒作也是如此:微软的研究人员屏气地将微软资助的OpenAIGPT-4模型描述为展示“人工通用智能的火花”。当然，除非微软指的是产生幻觉的倾向，生成的错误文本肯定是错误的。GPT还不擅长下棋和围棋等游戏，不擅长数学，编写的代码可能有错误和微妙的漏洞。这并不意味着大型语言模型都是炒作。一点也不相反，这意味着我们在关于生成式人

2023-06-05 评论 0  1218