参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/383945098 [4]Zan D, Chen B, Zhang F, et al. When Neural Model Meets NL2Code: A Survey[J]. arXiv preprint arXiv:2212.09420, 2022.(这篇论文之前叫Large Language Models Meet NL2Code: A Survey,改名了) [5]Liang P, Bommasani R, Lee T, et al. ...
文章忽略掉 AI 系统内部信息处理的具体差异,从以用户为中心的角度出发,关注于反馈呈现给系统的形式,将反馈的形式进行了区分:奖励 (Reward),演示 (Demonstration),比较 (Comparison)。 奖励:奖励是对人工智能系统单个输出的独立和绝对的评估,以标量分数表示。这种形式的反馈,优势在于引导算法自行探索出最优的策略。然而...
其他内置模块:DSPy模块将提示技术转换为支持任何签名的模块化功能,这与使用特定于任务的细节(例如手写的少量示例)提示LM的标准方法形成鲜明对比。为此,DSPy包括许多更复杂的模块,如ChainOfThought、ProgramOfThought、MultiChainComparison和ReAct。这些模块都可以互换使用来实现DSPy签名。例如,只需更改在上面的程序中对Chain...
文章忽略掉 AI 系统内部信息处理的具体差异,从以用户为中心的角度出发,关注于反馈呈现给系统的形式,将反馈的形式进行了区分:奖励 (Reward),演示 (Demonstration),比较 (Comparison)。 奖励:奖励是对人工智能系统单个输出的独立和绝对的评估,以标量分数表示。这种形式的反馈,优势在于引导算法自行探索出最优的策略。然而...
链接:http://cuge.baai.ac.cn[13]Guo B, Zhang X, Wang Z, et al. How close is chatgpt to human experts? comparison corpus, evaluation, and detection[J]. arXiv preprint arXiv:2301.07597, 2023. [14]https://pypi.org/project/lm-eval/[15]Zemel R, Wu Y, Swersky K, et al. Learning...
modelscope.cn/datasets/simpleai/HC3/summary 3.8 DECODINGTRUST 3.9 3M 4. 评价指标参考论文 有些方法不太好找,好找的的就先放上来[1]Huang Y, Bai Y, Zhu Z, et al. C-eval: A multi-level multi-discipline chinese evaluation suite for foundation models[J]. arXiv preprint arXiv:2305.08322, 2023...
take up only 26 MB. With gradient checkpointing [9], the input gradients reduce to an average of 18 MB per sequence making them more memory intensive than all LoRA weights combined. In comparison, the 4-bit base model consumes 5,048 MB of memory. This highlights that gradient check...
model= INSTRUCTOR('hkunlp/instructor-large') import sklearn.cluster sentences= [['Represent the Medicine sentence for clustering:','Dynamical Scalar Degree of Freedom in Horava-Lifshitz Gravity'], ['Represent the Medicine sentence for clustering:','Comparison of Atmospheric Neutrino Flux Calculations ...
[9]. https://huggingface.co/blog/falcon-180b [10] https://bigscience.notion.site/BLOOM-BigScience-176B-Model-ad073ca07cdf479398d5f95d88e218c4 [11] https://deepchecks.com/llm-models-comparison/
Large Language Model(LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它能够学习到自然语言的语法和语义,从而可以生成人类可读的文本。LLM 通常基于神经网络模型,使用大规模的语料库进行训练,比如使用互联网上的海量文本数据。这些模型通常拥有数十亿到数万亿个参数,能够处理各种自然语言处理任务,如自然语言生成、文本分类、文...