【2024年LLM研究趋势:模型合并,专家混合,更小的LLM】 - 模型融合技术正在成为热点,可将多个模型组合为单个更强大的模型,如权重平均和Model Ratatouille。 - 专家混合(Mixture of Experts)也越来越受关注...
模型融合已有较长的历史,但最近一篇颇具影响力的 LLM 相关论文是《Model Ratatouille:Recycling Diverse Models for Out-of-Distribution Generalization》。(论文地址:https://arxiv.org/abs/2212.10445) Model Ratatouille 背后的思想是复用多个同一基础模型在不同的多样性辅助任务上微调过的迭代版本,如下图所示。 通过...
(2)Emergent autonomous scientific research capabilities of large language models用GPT做化学实验(3)AgentSims: An Open-Source Sandbox for Large Language Model Evaluation文本做了一个LLM agent评估的沙盒,用户可以在网站上搭建自己的agent评估环境(4)Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior斯坦福...
(2)Emergent autonomous scientific research capabilities of large language models用GPT做化学实验(3)AgentSims: An Open-Source Sandbox for Large Language Model Evaluation文本做了一个LLM agent评估的沙盒,用户可以在网站上搭建自己的agent评估环境(4)Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior斯坦福...
杜克大学《大型语言模型实践(生成式AI简介、Azure的LLMs(1、2课,共6课)|Large Language Model Operations》 IBM《生成式人工智能工程|Falsk、生成式AI应用、数据分析、机器学习、Keras、架构和数据、NLP基础、transformer、微调、高级微调、RAG》 IBM《生成式人工智能工程(AI入门、生成式AI入门、提示工程、Python)|IBM...
模型融合已有较长的历史,但最近一篇颇具影响力的 LLM 相关论文是《Model Ratatouille:Recycling Diverse Models for Out-of-Distribution Generalization》。(论文地址:https://arxiv.org/abs/2212.10445) Model Ratatouille 背后的思想是复用多个同一基础模型在不同的多样性辅助任务上微调过的迭代版本,如下图所示。
Model Ratatouille 背后的思想是复用多个同一基础模型在不同的多样性辅助任务上微调过的迭代版本,如下图所示。 通过Model Ratatouille 实现模型融合,并且对比了其它微调策略,(OOD = 分布外 / 泛化) 细致来说,Model Ratatouille 方法可以总结成下图。 用于模型融合的 Model Ratatouille 方法 ...
模型融合已有较长的历史,但最近一篇颇具影响力的 LLM 相关论文是《Model Ratatouille:Recycling Diverse Models for Out-of-Distribution Generalization》。(论文地址:https://arxiv.org/abs/2212.10445) Model Ratatouille 背后的思想是复用多个同一基础模型在不同的多样性辅助任务上微调过的迭代版本,如下图所示。 通过...
BERTopic model is run over full paper set to generate topic groups and labels. SDXL pipeline runs to generate paper thumbnail. Streamlit app is updated and deployed with new content. Dev Dependencies Custom ComfyUI (https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI). All dependencies under dev_requireme...
supervised finetune 一般在 base model 训练完成后,使用 instruction 以及其他高质量的私域数据集来提升 LLM 在特定领域的性能;而 rlhf 是 openAI 用来让model 对齐人类价值观的一种强大技术;pre-training dataset 是大模型在训练时真正喂给 model 的数据,从很多 paper 能看到一些观点比如:1. 提高预训练数据的质量...