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文章列表
微调
大
模
型
微调方法总结
但是随着预训练语言
模
型
越来越
大
,这个范式存在以下问题: ● 当我们 finetune
大
模
型
时,由于训练成本太高,不太可能重新训练所有
模
型
参数 ● 以前的方法(论文发表于 2021 年)都或多或少有其它性能问题
开源模型
大
模
型
能力评估体系
据中国科学技术信息研究所的数据,国内具有超过10亿参数规
模
的
模
型
已达79个,标志着一场规
模
宏
大
的“百
模
大
战”。
大模型
评估
从零开始了解AI
大
模
型
- 概念篇:一文带你走进
大
模
型
世界
本文是从零开始了解AI
大
模
型
系列的概念篇,带你走进
大
模
型
的世界。
大模型
OCR
OCR的终极解法——传统算法VS多
模
态
大
模
型
大
模
型
做命名实体识别 使用
大
模
型
做命名实体识别就是写 prompt 了,之前的有发文讲过就不细说了。
OCR
大模型
文字识别
万字长文-
大
语言
模
型
指令调优综述
写在前面
大
模
型
纵横的时代,不仅
大
模
型
越来越卷,就连
大
模
型
相关综述也是越来越卷。
大语言模型
目前
大
语言
模
型
的评测基准有哪些?
ChatbotArena:借鉴游戏排位赛机制,让人类对
模
型
两两评价 ChatbotArena是一个
大
型
语言
模
型
(LLM) 的基准平台,该项目方LMSYS Org是由加州
大
学伯克利分校、加州
大
学圣地亚哥分校和卡内基梅隆
大
学合作创立的研究组织
人工智能评测
大模型
最透彻的
大
模
型
PPO原理和源码解读
“防止
模
型
训歪”换一个更详细的解释是:我们希望训练出来的Actor
模
型
既能达到符合人类喜好的目的,又尽量让它和SFT
模
型
不要差异太
大
。
PPO
大模型
源码解读
LLM
深度对比丨探索LLM(
大
模
型
)部署服务的七
大
框架差异
· 局限性 虽然该库提供了用户友好的特性和广泛的功能,但也存在一定的限制: · 添加自定义
模
型
:虽然可以合并自己的
模
型
,但如果
模
型
不使用与 vLLM 中现有
模
型
类似的架构
大模型
大
模
型
时代-行业落地的再思考
写在前面
大
家好,目前
大
模
型
落地是
大
家特别关心的问题,之前我也对垂直领域
大
模
型
的做了一些思考并对领域开源
模
型
进行汇总。
大模型
大
模
型
与游戏结合的一个思路
该篇文章写于2019年,当时还没有ChatGPT这样的
大
模
型
,所以那时的思路主要是让游戏能够根据玩家水平的逐步提高,游戏的难度也相应提高,使得玩家始终有一种棋逢对手的感觉,从而增加游戏的可玩性,即笔者在文章中所说的
人工智能
游戏
RAG
大
模
型
检索增强生成RAG的优化
RAG工作流程(with memory) 从RAG的工作流程看,能优化的
模
块有:文档块切分、文本嵌入
模
型
、提示工程优化、
大
模
型
迭代。
RAG
检索增强
大模型
中国AI
大
模
型
,应该如何商业化
一个事实是,当下的
大
模
型
训练需要强
大
的算力支撑,尤其是参数量
大
的
模
型
,花费极
大
。
大模型
AI
详解
大
模
型
RLHF过程(配代码解读)
出自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/624589622 一直都特别好奇
大
模
型
的强化学习微调是怎么做的,网上虽然相关文章不少,但找到的文章都是浅尝辄止说到用PPO训练,再细致深入的就没有讲了
训练
RAG
对于
大
模
型
RAG技术的一些思考
这样极
大
地影响了生成向量的精准度,以及
大
模
型
输出的效果。
RAG
大模型
金融
大
模
型
在金融行业的应用场景
本文整理了国内外
大
模
型
在金融行业的应用场景,内容不够详实,仅供参考。
大模型
金融
应用
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