既然我们已经可以预测一个单词,那么我们可以将扩展后的序列重新输入到 LLM 中,再预测下一个单词,如此不断循环。换句话说,借助训练好的 LLM,我们现在不仅能够生成单个单词,而是可以生成整段文本。这正是 LLM 被称为生成式 AI的原因。可以说,我们刚刚教会了 LLM 一次只说一个单词。 这里还有一个我认为非常重要的...
PromptFolder是专为大型语言模型 (LLM)和大型模型 (LM) 以及LMOps 设计的提示词优化助手。它可以自动优化 ChatGPT、DALL-E、StableDiffusion 和 MidJourney提示词。不管是文字、还是图片的提示词,都可以一键优化。通过其直观的界面,用户可以轻松创建和编辑提示词,将它们保存在个人库中,或者探索其他用户共享的精彩提示...
这项工作强调了包容性人工智能的重要性，表明高级LLM能力可以惠及资源不足的语言和文化社区。论文原文: https://arxiv.org/pdf/2407.19672 3. SaulLM-54B & SaulLM-141B: Scaling Up Domain Adaptation for the Legal Domain 在这篇论文中，我们介绍了两个针对法律行业的大型语言模型：SaulLM-54B 和 SaulLM-14...
1、LM Studio 服务器:通过运行在 localhost 上的 OpenAI 风格的 HTTP 服务器使用本地 LLM 源文地址:Local LLM Server | LM Studio 您可以通过在本地主机上运行的 API 服务器使用您在 LM Studio 中加载的 LLM。 请求和响应遵循 OpenAI 的 API 格式。 将当前使用 OpenAI 的任何代码指向 localhost:PORT 以使用...
基于大语言模型的智能体(LLM-based Agent)受到了广泛关注,并越来越受欢迎。此外,规划能力是 LLM-based Agent 的重要组成部分,它涉及与环境的交互和执行行动以完成规划任务,这通常需要从初始状态实现预期目标。 本文研究通过 Instruction Tuning(即 Agent Training)来提高 LLM-based Agent 的规划能力。
优化器需要资源来存储参数和辅助变量。这些变量包括诸如Adam或SGD等优化算法使用的动量和方差等参数。这取决于优化状态的数量及其精度。例如,AdamW优化器是最流行的微调llm,它为模型的每个参数创建并存储2个新参数。如果我们有一个70B的模型,优化器将创建140B的新参数!假设优化器的参数为float32,即每个参数占用4字节的...
语言模型评估工具是Hugging Face的Open LLM Leaderboard的后台,已在数百篇论文中使用,并被包括NVIDIA、Cohere、BigScience、BigCode、Nous Research和Mosaic ML在内的几十个组织内部使用。 2、公告 lm-evaluation-harness的新版本v0.4.0已发布! 新更新和功能包括: ...
LMDeploy是涵盖了LLM 任务全套轻量化、部署和服务解决方案的集成功能包, TurboMind是LMDeploy的一个推理引擎,是一个子模块。 LMDeploy也可以使用pytorch作为推理引擎。 TurboMind与TurboMind模型的关系: TurboMind是推理引擎的名字, TurboMind模型是一种模型存储格式, ...
三. LM Studio:开发者的实验乐园 LM Studio就是开发者的游乐场,提供在本地运行、实验和微调LLM的平台。它支持多种模型格式和硬件平台,不管你用的是啥配置的电脑,基本都能搞定。还提供OpenAI兼容的本地服务器功能,方便开发者集成和二次开发。喜欢折腾模型参数、深度定制的技术研发人员,LM Studio就是你的宝藏工具,...
lmsysorg(@Tim_Dettmers):RT @lmsysorg 最优秀的开源LLM,DeepSeek V3,刚刚发布了!SGLang v0.4.1是官方推荐的推理解决方案。 SGLang团队和DeepSeek团队从一开始就合作支持DeepSeek V3 FP8在NVIDIA和AMD GPU上的运行。SGLang已经支持了MLA和DP注意力优化数月,使其成为运行DeepSeek模型的顶级开源引擎。 特别感谢...