for model in available_models: pattern = r'\b' + re.escape(model) + r'\b' if re.search(pattern, llm_response, re.IGNORECASE): return model return None def validate_hyperparameters(model_class, hyperparameters): valid_params = model_class().get_params() invalid_params = [] for param...
1.WARM:On the Benefits of Weight Averaged Reward Models 论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.12187 在这篇 1 月 22 日的论文《WARM: On the Benefits of Weight Averaged Reward Models》中,研究者提出了一种用于 LLM 奖励模型的权重平均方法。这里的奖励模型是指在用于对齐的 RLHF 中使用的奖励模型。
因此,LangChain 是一个 Python 框架,旨在支持创建各种 LLM 应用程序,例如聊天机器人、摘要工具以及基本上任何您想要创建以利用 LLM 功能的工具。该库结合了我们需要的各种组件。我们可以将这些组件连接到所谓的链中。 Langchain最重要的模块是(Langchain,2023): 模型(Models):各种模型类型的接口 提示(Prompts):提示...
TensorRT-LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and support state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT-LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that orchestrate the inference execut...
在python朴素推理中,最短的序列会等待最长序列生成完成后一并返回,这意味着本来可以处理更多token的GPU算力在对齐过程中产生了浪费。continous batching的方式就是在每个句子序列输出结束后马上填充下一个句子的token,做到高效利用算力。 PagedAttention 推理时的显存占用中,KVCache的碎片化和重复记录浪费了50%以上的...
论文:A PhD Student’s Perspective on Research in NLP in the Era of Very Large Language Models地址:https://arxiv.org/pdf/2305.12544.pdf项目:https://bit.ly/nlp-era-llm 多语言模型/处理低资源语言 多语言模型是能够处理多种语言的模型,但开发多语言模型中,如何利用低资源语言仍然是一个主要挑战。因为...
python3-m llama_cpp.server --model models/7B/llama-2-7b-chat.Q5_K_M.gguf 将环境变量MODEL设置为下载模型的路径。然后运行openai_client.py脚本就可以访问我们的查询服务器。openai_client.py使用OpenAI库调用LLM服务器并打印响应。 messages=[ {"role":"system...
嗯,即使用Python离群值检测(PyOD)库。这个库专注于检测不同情况下的异常值。更具体地说,是使用ECOD方法(“离群值检测的经验累积分布函数”)。 该方法从获得数据的分布中找出哪些值的概率密度较低(异常值),来看看Github中的代码。 from pyod.models.ecod import ECO...
Python Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step pythonaipytorchartificial-intelligencetransformergptlanguage-modellarge-language-modelsllmchatgpt UpdatedApr 20, 2025 Jupyter Notebook vllm-project/vllm Sponsor Star46k
向量数据库一般基于嵌入模型(Embedding Models)将文本向量化,从而来完成推理。前面提到Google发布的BERT模型和OpenAI发布的GPT模型都能提供嵌入(Embedding)计算的能力,但一般BERT系列模型相对于GPT系列模型会“小”很多,这体现在参数数量和磁盘占用上,可以说是“小模型”和“大模型”之分,在做向量计算时该如何选择呢?简单...