The RKLLM SDK helps users quickly deploy large language models onto AIBOX-3576. SDK Download 1.1 RKLLM-Toolkit Functions Introduction The RKLLM-Toolkit is a development suite designed for users to perform quantization and conversion of large language models on their computers. Through the Python in...
大型语言模型(Large Language Models,简称LLMs)是一类先进的人工智能模型,它们通过深度学习技术,特别是神经网络,来理解和生成自然语言。这些模型在自然语言处理(NLP)领域中扮演着越来越重要的角色。以下是大型语言模型的一些关键特点和应用: 1. 定义和工作原理 定义:大型语言模型是基于大量数据训练的复杂神经网络,能够捕...
提出mix self-consistency方式来结合文本推理和符号推理的结构,在WIKITABLEQUUESTION数据集上达到了73.6%的SOTA准确率。 1、前言 近一年来,LLM在处理文本数据方面取得了显著的进展,然而在处理表格数据时仍然存在一些局限性。 解析表格数据的挑战:将非线性的表数据转换为线性文本串,可能损失其中的结构和关系信息;表格的设...
For evaluation, we curate FreshWiki, a dataset of recent high-quality Wikipedia articles, and formulate outline assessments to evaluate the pre-writing stage. We further gather feedback from experienced Wikipedia editors. Compared to articles generated by an outline-driven retrieval-augmented baseline,...
正如在WikiFact的评估结果中所示,LLM在预训练数据中出现频率较高的几个关系(例如货币和作者)上表现良好,而在罕见的关系(例如发现者或发明者和出生地)上表现不佳。有趣的是,在相同的评估设置下(例如上下文学习),InstructGPT(即text-davinci-002)在WikiFact的所有子集中都优于GPT-3。这表明指令调整对于LLM完成知识...
2. FreshWiki 2.1 The FreshWiki Dataset 数据集创建目的:为了评估STORM系统生成的维基百科风格文章,作者创建了FreshWiki数据集。该数据集由最近的高质量维基百科文章组成,以避免在预训练期间的数据泄露。 选择标准: 编辑次数:选择2022年2月至2023年9月期间,每月编辑次数最多的前100个页面。 质量等级:仅保留ORES评估...
图2:在WikiSQL和MNLI-matched上,GPT-3 175B的验证准确率与几种适应方法的可训练参数数量之间的关系。LoRA展示了更好的可扩展性和任务性能。有关绘制数据点的更多细节,请参见F.2节。 六、相关工作 \quad 这部分论文回顾了相关工作,包括变换器语言模型的发展、微调策略的重要性、参数高效适应方法如LoRA的应用,以...
Language models are multilingual chain-of-thought reasoners 2023 Bengali (🇧🇩), Chinese (🇨🇳), French (🇫🇷), German (🇩🇪), Japanese (🇯🇵), Russian (🇷🇺), Spanish (🇪🇸), Swahili (🇰🇪), Telugu (🇮🇳), Thai (🇹🇭) Github Data Wiki-40B: Multili...
因此,为了评估 WikiDatarecent、ZsRE 和 WikiDataacounter fact 等事实数据集。假设 x 是更新知识的表达式,k 和 y*k 是要编辑的相应目标输出。 此外,为了 portability,我们计算了编辑后模型在给定集上的性能。关于 locality, 的计算,一些工作计算了后编辑模型在局部性集 O(xk) 上的性能。在这里,为了更好地...
图1:在Wikitext2上报告的LLaMA-7B上现有广泛使用的低比特权量化方法的perplexity (分数越低表示性能越好)。所有检查的先前方法在将模型量化为2bit时都会遭受显著的性能下降。本文的1bit量化方法可以超过这些2bit基线。 不幸的是,当量化比特宽度极低时,PTQ的有效性迅速降低,如图1所示。现有的PTQ方法设法将权重矩阵压缩...