数据增强技术可以增强数据集的大小和多样性，同时保持其质量。2.选择合适的模型架构 选择合适的模型架构对于优化LLM的性能至关重要，因为不同的架构是为了处理各种类型的任务而设计的。其中，BERT和GPT是两种流行的LLM。像GPT这样的仅解码器模型在涉及文本生成的任务中表现出色，使其成为会话代理和创意写作的理想选择，...
比如,最近的 LIMA 模型就探索了此类想法,该模型仅使用1000个半手工标注的高质量示例微调预训练LLM来执行对齐。尽管对齐对于LLM来说至关重要,但是LLM的模型风格、模型知识基本都是在模型预训练期间获得的。因此,即使用最少的训练数据也可以成功执行对齐。然而,我们也将看到「数据质量与多样性对LLM对齐、预训练、微调的...
&emsp通过扩展，LLM 的性能（可以预见）在许多定量指标上显示出一致的改进，这些指标应该衡量 LM 能够在...
尽管模型容量取得了快速进展,但有关现有自动指标是否能忠实评估LLM在条件文本生成任务中的性能的担忧日益增加[507–509]。作为自动指标的替代方案,最近的研究还提议将LLM作为生成评估器,以检查生成内容的质量[124, 510, 511]。此外,研究人员还探索了更具挑战性的LLM语言生成任务,如结构化数据生成[512]和长文本生成[...
大型语言模型LLM(Large Language Model)具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力,但其只能处理文本数据。虽然已经发布的GPT4具备图片理解能力,但目前还未开放多模态输入接口并且不会透露任何模型上技术细节。因此,现阶段,如何利用LLM做一些多模态任务还是有一定的研究价值的。
MLflow 在大型语言模型(LLM) 中的功能 流量已成为机器学习和数据科学界的关键工具，尤其是用于管理机器...
LLM大模型的硬件投入主要包括高性能的GPU和足够的内存，同时数据资源方面则涉及到大规模的数据集收集与处理。1. 硬件投入：- 处理器：需要高性能的CPU，如Xeon Gold 6430，以保证运算速度。- 内存：对于大型模型，内存需求通常在数百GB，这是为了处理大量的计算和存储中间结果。- 存储：需要大容量的SSD存储系统来...
这就是LLM的由来。 大型语言模型是一种 ML 模型,可以完成各种自然语言处理任务,从创建内容到将文本从一种语言翻译成另一种语言。大型 "一词表征了语言模型在学习期间可改变的参数数量,令人惊讶的是,成功的大型语言模型拥有数十亿个参数。 本文揭示LLM 发展背后的情况,了解它们闻所未闻的能力,并理解它们是如何重塑语...
指令调优大型语言模型(LLMs)彻底改变了自然语言处理,不仅如此它们还可以解决数学、计算机编码、生物医学和法律等领域的复杂任务。例如:GPT-4、LLaMA、chatGLM等。虽然此类模型具有很强的下游任务适应能力,但由于模型的黑盒性质对于模型整体能力的评估仍然存在挑战。为此,今天给大家分享的这篇文章:提出了一个「专门针...