本文rLLM: Relational TableLearning with LLMs介绍了rLLM(relationLLM)项目,该项目旨在提供一个平台,用于快速开发基于大型语言模型(LLMs)的关系表学习(RTL)方法。 按数据类型划分的全球数据量趋势和LLM令牌成本趋势 引言 背景:大型语言模型(LLMs)如ChatGPT在理解和生成文本方面表现出色,利用了大规模无监督预训练、指...
rllmPytorch是一个用于关系型表学习的库,它结合了PyTorch和LLM(Language Model)技术。LLM是一种自然语言处理模型,能够理解和生成人类语言。通过将LLM与PyTorch相结合,rllmPytorch能够实现关系型表学习任务的自动化,包括文本分类、命名实体识别、情感分析等。
复旦和字节合作的一篇文章(2025年1月),核心思路很常见,是通过RL采样LLM的轨迹,把好的轨迹和修正后的坏轨迹作为训练数据再SFT LLM,反复迭代。创新的点是怎么对「坏轨迹」做修正,这篇文章用LLM自己去做「过程…
实验结果表明,作者的 LLMR 方法在不同的任务和数据集上,始终优于传统的 KD 方法。 1 Introduction 大型语言模型(LLMs)已在各种文本生成任务上取得了显著的性能,如摘要(Ahmed和Devanbu,2022)、对话系统。此外,这种方法可以实现零样本学习,即用户输入一个自然语言提示并使LLM为任务生成所期望的输出(Brown等人,2020)...
rllm中侧向电阻率 在油气勘探开发中,地层电阻率测量是判断储层特性的重要手段。侧向电阻率测量作为电阻率测井的一种方式,其核心原理是通过特定电极组合向地层发射电流,利用电流路径受地层电阻率影响产生的变化,间接反映地层真实电阻率。侧向电阻率测量与传统电阻率测量的主要差异体现在测量环境适应性上,能有效降低井眼...
层次化任务Agent:这种Agent能够深入挖掘任务的细节,确保每一步操作都精准无误。 指令级检索增强生成(RAG)技术:这是一种智能检索技术,能够在海量数据中迅速定位到最相关的维护方案,极大地提高了检索的效率和准确性。 LLM-R框架的关键步骤如下: 图片 整个过程的目标是利用LLMs来剖析复杂维护任务,并精确检索相应的维护...
npm install -g v2r-llm npx v2r-llm -i-o-n[-k<apiKey>] Parameters -i, --input <file>: Path to the input Vue component file -o, --output : Path to the output React component directory -n, --name <filename>: Name of the output React component...
loss=maxπθ{Ex∼D,y∼πθ(y|x)[rϕ(x,y)]−λDKL[πθ(y|x)||πref(y|x)]} 至此RLHF中的四个网络就都出现了,分别是: Actor model:SFT后的LLM,需要训练的LLM,参数可变; Ref model:SFT后的LLM,用于限制actor model的KL散度,参数冻结; ...
rLLM (Documentation|Paper) Note: we will release our first version (v0.1) at August 11, 2024. rLLM (relationLLM) is an easy-to-use Pytorch library for Relational Table Learning (RTL) with LLMs, by performing two key functions: Breaks down state-of-the-art GNNs, LLMs, and TNNs as ...
灵活性:LLM-R支持多轮对话和多种输入方式,如语音、文本等,能够灵活应对不同用户的需求。这种互动式的生成方式,不仅提高了用户的满意度,还显著提升了维护工作的效率。 综上所述,LLM-R作为一种基于RAG和层次化Agent的创新解决方案,不仅能够高效地生成维护方案,还能够处理复杂的逻辑关系,显著提升了用户体验和维护效率...