计算使用Google CoLab Jupyter Notebook进行。完整的代码可以在补充信息IV中找到。 实验结果和分析: 本研究使用了一种称为prompt engineering的迭代过程来开发诊断推理提示。在这个过程中,我们尝试了几种不同类型的提示。在每一轮的prompt engineering中,我们评估了GPT-3.5在MEDQA训练集上的准确性。我们发现,鼓励逐步推...
并使用 Google Colab Notebook 的免费版本来微调模型。colab使用可以看这里温柔的玉米：Colab使用教程（超...
# Splitting the documents into chunks for embedding and vector storage from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size = 500, chunk_overlap = 0) documents = text_splitter.split_documents(data) 此时,文档包含与之前相同的内容,只...
A large language model is a type of artificial intelligence (AI) system that has been trained on vast amounts of text data. It’s designed to understand and generate human-like language, making predictions on what words or phrases might come next in a sentence or document. These models use...
相关代码已上传至 GitHub[4] 和 Notebook[5]。个人建议使用 LazyMergekit[6] 项目,来轻松运行 mergekit。 特别感谢 mergekit 库的作者 Charles Goddard[7] 审阅本文。 Image by author 01 🤝 融合算法 在本节,我们将重点介绍 mergekit 库目前实现的四种模型融合方法。请注意,还有其他方法,比如 linear [8]...
與大型語言模型相關的 colab notebook 和文章清單。 Tools Fine-tuning (微調) Quantization(量化) 其他 🧩 LLM 基礎 1. 機器學習數學基礎 一般來說入門的話其實只要看動手深度學習中預備知識內章了解運作並能使用pytorch ,tensorflow 或 numpy 實現基本的功能就可以了。
At its Cloud Next conference, the company added new features for advanced MLOps for generative AI and launched Ray on Vertex AI for scaling AI workloads efficiently.
你只需输入任务描述,系统就会从头开始生成数据集,将其转换为你想要的任何格式,并为你进行模型微调。你可以在Google Colab上轻松的训练大型语言模型。GPT-LLM-Trainer 模型训练器利用GPT-4模型来简化整个过程,包括以下三个关键阶段: 数据生成阶段:利用 GPT-4 模型根据提供的输入用例生成多样化的提示和响应数据。
LLM AutoEvalsimplifies the process of evaluating LLMsusing a convenientColab notebook. You just need to specify the name of your model, a benchmark, a GPU, and press run! Automated setup and execution usingRunPod. Customizable evaluation parameters for tailored benchmarking. ...
OpenBuddy 建立在 Facebook 的 LLAMA 模型之上，经过微调以包含扩展的词汇表、额外的常用字符和增强的...