因此,LLM-as-a-judge 被广泛引入到模型评估的场景中,进行开放式生成,推理过程以及各种新兴 NLP 任务的评测。 (2)对齐:对齐技术通常需要大量人工标注的成对偏好数据来训练奖励或者策略模型,通过引入 LLM-as-a-judge 技术,采用更大的模型或者策略模型本身作为评估者,这一标注过程的时间和人力成本被大大优化。 (3)...
在这个背景下,同时,ChatGPT证明了我们现在是可以直接去追求理想LLM模型的,那么,未来的技术发展趋势应该是:追求规模越来越大的LLM模型,通过增加预训练数据的多样性,来涵盖越来越多的领域,LLM自主从领域数据中通过预训练过程学习领域知识,随着模型规模不断增大,很多问题随之得到解决。研究重心会投入到如何构建这个理想LLM模...
最终生成的数据集用于训练 LLM 遵循这种工具使用格式。 自Toolformer 发布以来,出现了许多令人兴奋的技术,如能够使用成千上万工具的 LLM(ToolLLM)或能够轻松检索最相关工具的 LLM(Gorilla)。 无论如何,大多数当前的 LLM(截至 2025 年初)已经经过训练,可以通过 JSON 生成轻松调用工具(正如我们之前看到的那样)。 MCP...
这些 LLM 将一系列tokens作为输入,并自回归生成后续tokens,直到满足停止条件(例如,生成tokens数量的限制或遇到停止词)或直到生成特殊的标记生成结束的tokens。该过程涉及两个阶段:预填充阶段和解码阶段。 在预填充阶段,LLM处理输入token以计算中间状态(keys和value),用于生成“第一个”token。每个新的token都依赖于所有...
重新回归 OpenAI 的 Anrej Karpathy 在 Twitter 上经常说 LLM 会成为编排资源的认知引擎,LangChain 的 Agent 走得其实就是这个方向。所以 Agent 究竟能干什么呢?下面是我最喜欢的一个例子。 众所周知,ChatGPT 能听懂你的几乎所有问题,但是老胡编乱造。另外有一个叫 Wolfram Alpha 的科学搜索引擎,拥有天文地理...
写在前面 自打8月底训好自己的1.5B的LLM后,一直都没有发布一个完整的技术报告,不少小伙伴私信我催更,千呼万唤始出来。其实也没有太大动力去做,原因有三:搞定全流程之后,对LLM确实豁然开朗不少,不过,发现要…
LlamaIndex为定义LLM模块提供了统一的接口,无论是来自OpenAI、Hugging Face还是LangChain,这样您就不必自己编写定义LLM接口的样板代码。这个接口包括以下内容: 支持text completion 和 chat 接口 支持流式(streaming)和非流式(non-streaming)接口 支持同步(synchronous)和异步(asynchronous)接口 ...
大语言模型(简称 LLM)是指使用大量参数和深度学习技术构建的自然语言处理模型。这些模型在处理和生成自然语言文本方面表现出色,能够理解语言的上下文、语法和语义,并生成具有流畅性和逼真性的文本。 【书籍】Understanding Large Language Models, Learning Their Underlying Concepts and Technologies #豆瓣 这本书将教授你...
Here, we briefly introduce three typical emergent abilities for LLMs and representative models that possess such an ability。 In-context learning.The in-context learning (ICL) ability is formally introduced by GPT-3 [55]: assuming that the language model has been provided with a natural language...
对于一直缺乏 LLM 访问权限的开发人员来说，现在闸门已开放，可供探索和应用程序开发。应用程序开始蓬勃发展。第四波浪潮：杀手级应用程序的出现（现在）随着基础平台层的逐渐巩固，模型不断变得更好/更快/更便宜，模型访问趋向于免费和开源，应用层的创造力爆炸的时机已经成熟。正如十年前的移动互联网爆发的前夜，...