除了GPT和BERT，还有许多其他的大语言模型，如Hugging Face的Transformers、FacebookAI的MT-NLT等。这些大...
Retrieve the Answer from the Local Chatbot in language which the User has asked in 0 how to install / pull Ollama models in Docker Container Related 2 Save a LLM model after adding RAG pipeline and embedded model and deploy as hugging face inference? 0 How to choose dataset_text_fie...
最近的研究引入了一些突出的嵌入模型,如AngIE、Voyage、BGE等[94]–[96],它们受益于多任务指导调整。Hugging Face的MTEB排行榜评估了嵌入模型在8个任务上的性能,涵盖了58个数据集。此外,C-MTEB专注于中文能力,涵盖了6个任务和35个数据集。并没有适用于所有情况的“哪种嵌入模型最好”的通用答案。然而,某些特定的...
大语言模型,顾名思义,专门用来处理自然语言的模型,有的公司分类标签中,直接把大语言模型等同于NLP(Natural Language Model)。 我分成了国内和国外进行了汇总,国内很多大语言模型,乍一看太牛逼了,仔细一看还不如乍一看,明显就是蹭热点,你压根也没那个算力(禁售了,根本买不到也买不起)。 大语言模型 计算机视觉 待...
三、OVERVIEW: LANGUAGE MODEL PROGRAMMING 0x1:Background: (Large) Language Models 1、Few-Shot Prompting Few-shot prompt 指的是语言模型不需要针对下游任务(例如分类、问题回答等)进行定制化地训练。 相反,使用广泛的文本序列预测数据集进行预训练,并在调用它们时以示例的形式提供上下文即可达到不错的效果。
Transformers是Hugging Face开发的一款强大的自然语言处理(NLP)库。它提供了各种预训练的模型,涵盖了从文本生成到情感分析等多个任务,为NLP社区提供了丰富的资源。 DeepSpeed DeepSpeed是由Microsoft Research开发的深度学习训练库,旨在提高大规模模型的训练速度和效率。其特点包括混合精度训练、模型并行化和数据并行化等。
Transformers[135]是一个开源的Python库,用于使用Transformer架构构建模型,由Hugging Face开发和维护。它具有简单和用户友好的API,使得使用和定制各种预训练模型变得容易。它是一个功能强大的库,拥有庞大而活跃的用户和开发者社区,他们定期更新和改进模型和算法。
Large Language Models:语言模型(LM)是基于概率计算,旨在通过根据已经出现的单词来预测下一个(或缺失的)标记的概率。对于标准的语言模型,给定输入 和参数化的概率模型 ,我们的期望是最大化目标输出 的似然性,如下所示: 其中 表示第 个标记, 表示目标输出的长度。
0x1:Large Language Models 语言模型(Language Models, LMs)是具有理解和生成人类语言能力的计算模型。LMs具有预测词序列的概率或根据给定输入生成新文本的能力。 N-gram模型是LMs中最常见的类型,它基于前文环境来估计下一词的概率。 然而,LMs也面临着一些挑战,例如罕见或未见词的问题、过拟合问题以及捕捉复杂语言现象...
Transformers是Hugging Face开发的一款强大的自然语言处理(NLP)库。它提供了各种预训练的模型,涵盖了从文本生成到情感分析等多个任务,为NLP社区提供了丰富的资源。 DeepSpeed DeepSpeed是由Microsoft Research开发的深度学习训练库,旨在提高大规模模型的训练速度和效率。其特点包括混合精度训练、模型并行化和数据并行化等。