Hence, we propose and verify our core viewpoint: Large Language Models Make Sample-Efficient Recommender Systems. We propose a simple yet effective framework (i.e., Laser) to validate the viewpoint from two aspects: (1) LLMs themselves are sample-efficient recommenders; and (2) LLMs, as ...
基础大模型对于目标任务领域的泛化能力表现优异,生成的completions对于目标领域任务质量很高 当处于这种情况时,sample distillation(样本蒸馏/提纯)这一步可以基本省略,其他步骤保持不变。 基础大模型生成的completions基本都满足目标任务领域的最低质量要求,重点的工作就要放在强化奖励模型的开发和RLHF微调训练上。 0x2:训练...
GLM GLM (General Language Model)是一种架构, GLM模型通常指ChatGLM-6B,是清华团队开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有 62 亿参数,使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。 ChatGLM-6B:GitHub - THUDM/ChatGLM-6B: ChatGLM-6B: An Open Bilin...
Sample study为了确定我们方法的优势和劣势,我们在所有数据集和方法上进行了全面的样本研究。在所有算术任务中,我们发现大部分错误来自计算。MultiArith 和 SVAMP 也显示出许多语义错误,但这些错误在多样性推理中显着减少。对于 GSM8K 和 AQUA 等困难的任务,我们发现所有方法都倾向于失败。我们发现,我们的方法在基于文...
Large Language Models are capable of in-context learning—without the need for an explicit fine-tuning step. you can leverage their ability to learn from analogy by providing input; sample output examples of the task. Prompt tuning—modifying the prompts to get more helpful outputs—can be:hard...
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。
论文精读:TASKBENCH: BENCHMARKING LARGE LANGUAGE MODELS FOR TASK AUTOMATION,LLM带动了任务自动化的发展,它将用户指令描述的复杂任务分解为子任务,并调用外部工具来执行它们,在Agent中发挥着核心作用。但是目前还缺少系统化、标准化的基准来催LLM任务自动化的发展。
微调大模型(Finetuning Large Language Models)—Instruction_tuning(三),指令微调,个人理解就是搞prompt模板,从而对输出内容进行标准化输出,本节实验感觉没啥内容,看看就好。
TensorRT-LLM will soon be available to download from theNVIDIA Developerwebsite. TensorRT-optimized open source models and the RAG demo with GeForce news as a sample project are available atngc.nvidia.comandGitHub.com/NVIDIA. Automatic Acceleration ...
论文:Teaching Large Language Models to Self-Debug 大语言模型的示例 大语言模型在第一回合生成的code都不是非常的perfect 即便是非常简单的问题,也可能会犯错误 示例发现,LLM对于自然语言的理解相对来说是比较好的,生成的function基本能follow任务描述,这里assertion对于function的生成并没有太大的帮助,从function中if...