openai_api_key:str): vectordb = get_vectordb() llm = ChatOpenAI(model_name = "gpt-3.5-turbo", temperature = 0,openai_api_key = openai_api_key) template = """使用以下上下文来回答最后的问题。
由于PPO里需要有4个模型,policy model,value model,ref policy model和reward model。如果四个模型同大小且需要同时放入GPU显存里,那么一个PPO过程的GPU显存占比会需要4个大模型的大小,对于现阶段算力来说是十分吃紧的。deepseek math[4]试图将value model去掉,使用类似Reinforce算法里baseline的算法,直接通过batch的平...
LLM推理:MoE模型架构利好国产AI芯片 一、引言美国时间3月17日xAI(Elon Musk)开源了大语言模型Grok-1 [1, 2],Grok-1是目前开源的最大参数规模的大语言模型(Large Language Model,LLM),引起了广泛关注。开源的Grok-1模型… 程勇打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机...
Understanding Alignment in Multimodal LLMs: A Comprehensive Study InternLM-XComposer-2.5: A Versatile Large Vision Language Model Supporting Long-Contextual Input and Output GitHub - vis-nlp/ChartGemma ChartGemma: Visual Instruction-tuning for Chart Reasoning in the Wild https://github.com/baaivision...
针对上述问题,我们提出LayTextLLM方案(A Bounding Box is Worth 1 Token: Interleaving Layout and Text in a Large Language Model for Multimodal Document Understanding) 模型设计 模型依然采用Interleave的方式输入文本和布局信息,该方法能最大程度的利用LLM自回归的特性。
FinVis-GPT: A Multimodal Large Language Model for Financial Chart Analysis EcomGPT: Instruction-tuning Large Language Models with Chain-of-Task Tasks for E-commerce FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models TableGPT: Towards Unifying Tables, Nature Language and Commands into One GPT CFGPT...
此外,得益于融入的布局信息,该方案在 KIE 任务上提升明显,有效解决了生成式模型在 KIE 任务上的短板。但是,该方案采用的 MLM(Masked Language Model)训练方式使得预训练阶段未能与 SFT 阶段的任务较好的对齐,因此其 SFT 后的模型性能也仅能与 MLLM 的 Zero-shot 性能相当。
These processors are designed and optimized for high-performance slimline laptops and are suitable for local deployment of generative AI workloads such as LLM model inference. The following chart shows the token latency for LLM inference ranging from 6 billion to 13 billion parameters while running on...
InternLM-XComposer: A Vision-Language Large Model for Advanced Text-image Comprehension and Composition Pan Zhang, Xiaoyi Wang, Yuhang Cao, Chao Xu, Linke Ouyang, Zhiyuan Zhao, Shuangrui Ding, Songyang Zhang, Haodong Duan, Hang Yan, Xinyu Zhang, Wei Li, Jingwen...
推理链的采样和聚合:在推理任务中,GFlowNet能够生成多个潜在的推理链,并使用这些链来通过贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging)来提高预测的准确性。 通过这些方法,论文成功地解决了LLMs在执行复杂推理任务时面临的不可行推理问题,并且提高了模型在各种自然语言处理任务上的性能。