本篇博客全面汇总了大型语言模型(LLMs)。从早期的预训练神经语言模型开始,探讨了它们的起源和发展。重点讨论了Transformer架构及其三个主要分类:仅编码器PLMs、仅解码器PLM和编码器-解码器PLM。接着,文章聚焦于GPT、LLaMA和PaLM这三大LLM家族,阐述了它们的特点和对语言模型领域的贡献。此外,还涉及了其他重要的LLMs,展...
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这篇博客概述了大型语言模型(LLMs)的训练限制、基本应用及其提升方法。LLMs经过训练后,可以直接使用基本提示来生成多种任务的输出。文章还探讨了为了充分发挥LLMs的潜力,需要通过外部手段对模型进行增强。博客…
这是关于在实践中使用大型语言模型（LLMs）系列文章的第一篇。在这里，我将介绍LLMs并提出三个使用它们的级别。未来的文章将探讨LLMs的实际方面，例如如何使用OpenAI的公共API、Hugging Face Transformers Python库、如何微调LLMs以及如何从头构建LLMs img img 什么是LLM？LLM 是 Large Language Model 的缩写，是人工...
大型语言模型(LLMs)是人工智能文本处理的主要类型,也现在最流行的人工智能应用形态。ChatGPT是迄今为止最著名的使用LLM的工具,它由OpenAI的GPT模型的特别调整版本提供动力。但还有许多其他聊天机器人和文本生成器,包括从Google Bard和Anthropic的Claude到Writesonic和Jasper,它们都是建立在LLMs之上的。
但在实际应用过程中,如何评估大型语言模型的输出质量对于我们来说也至关重要。因为大模型的输出是概率性的---这意味着同样的Prompt产生的结果都有可能不同,大模型评估能够衡量模型输出的质量水平,能够确保用户的体验。为此,今天给大家整理了一些LLMs输出结果的评估方法。
除了Planner 外,Semantic Kernel 也支持 AI Agent 等 LLMs 应用中的新形态。可以说伴随着 LLMs 一起成长,也是 Copilot Stack 的最佳实践。 Semantic Kernel 加持下的 RAG 应用 在LLMs 应用场景中,Copilot 应用是非常主流的。在企业级场景下,通过 Semantic Kernel 结合企业的结构化数据和非结构化数据可以快速打造...
聊聊LLMs与CIM 1. LLMs的近况 首先对LLMs,即大语言模型做个简单的回顾,之前也写过长文介绍过来龙去脉。我们知道目前LLMs的基础是2017年提出的Transformer模型结构,更准确的说,现在LLMs中的主流方案是使用Decoder only的Transformer架构。LLMs的工作方式采用的简单的"predict next word"的思想,即每次根据上下文内容...
我们在本地运行 LLM 的另一种方法是使用 LangChain。LangChain 是一个用于构建人工智能应用程序的 Python 框架。它提供抽象和中间件，以便在其支持的模型之上开发人工智能应用程序。例如，下面的代码向 microsoft/DialoGPT-medium 模型提出了一个问题：from langchain.llms.huggingface_pipeline import HuggingFacePipeline ...
Prefix Tuning是一种常用的LLMs微调方法。它通过在输入序列的前面添加一段预设的文本(即Prefix)来引导模型在生成文本时遵循特定的指令或模式。Prompt Tuning是Prefix Tuning的改进版本,它通过在输入序列中插入一个与任务相关的提示词来引导模型生成答案。这种方法在零样本和少样本学习任务中表现出良好的性能。 P-tuning...