步骤 2:由于在边缘运行的 SLM 无法将提示映射到函数和参数，因此代理（充当协调器和粘合剂）将提示以及可用工具发送到云中运行的 LLM。步骤 3:强大的 LLM 向协调器返回一组工具——函数和参数。在公共领域运行的此模型的唯一工作是将提示分解为函数列表。步骤 4:代理枚举由 LLM 识别的工具，并并行执行它们。这实...
你仍然可以租用GPU时间来训练或微调LLM，但这仍然非常昂贵。目前，最好的希望是攒钱买一台家用服务器机架，安装几块3090显卡运行。然后，事实是，即使数据在你的设备上也不安全。当连接到WiFi网络时，不要惊讶地看到人们越来越警惕访问受限门户，因为黑客会试图窃取本地LLM数据。记住，这仍然是一个新兴领域，仍然存在...
LLM如GPT-4通常包含数百亿甚至上千亿参数，SLM参数规模则在百万至十亿级别。较小的参数规模意味着计算资源需求显著降低，适合资源有限的中小型企业。在金融领域，某银行利用一个仅5亿参数的SLM完成了精准的欺诈交易检测，与传统LLM相比，其推理时间缩短了近80%。2、专注特定任务，表现卓越 SLM通过在特定领域的数据上...
SLM 和 LLM 在训练方面的基本差异在于,相较于 LLM,SLM 通常更倾向于采用资源利用效率更高且侧重于特定用例的训练方法。 偏差 尽管每一个 AI 模型都会进行一定程度的微调,但大多数 LLM 的规模之大,使得无法针对每一种可能的推断对其进行调整。LLM 通常是基于互联网等可公开获取的数据集进行训练,而 SLM 则往往依...
大型语言模型(LLM)在实际应用中已变得无处不在,并被广泛应用于诸如翻译、总结和遵循指令等生成任务。然而,它们巨大的规模以及对自回归解码的依赖,增加了部署成本,并使得它们在延迟关键的应用中使用复杂化。在这项工作中,作者提出了一种混合方法,该方法结合了不同规模的语言模型,以增加自回归解码的效率同时保持高性能...
对话式 AI 是 AI 技术的一种应用,通常利用 LLM、SLM 或不同 AI 模型的组合来模拟类似人类的对话。通过使用自然语言处理 (NLP)、机器学习,有时还有语音识别技术,它以一种既有意义又与上下文相关的方式理解、处理和响应人类语言。 对话式 AI 使计算机能够模拟类似人类的对话。这包括一系列应用,包括聊天机器人、语...
大模型 (LLM) 的工作原理 那么大型语言模型是如何工作的呢?让我们回顾一下使用 LLM 生成自然语言的关键步骤。 步骤1. 通用概率机器学习 这个想法是开发一个具有参数的数学模型,该模型可以以最高的概率表示真实的预测。 在语言模型中,这些预测是自然语言数据的分布。目标是使用学习到的自然语言概率分布,根据可用的上...
至于云端，大型语言模型（LLM）无疑是其中的佼佼者。LLM是一种强大的深度学习算法，能够执行各种自然语言处理（NLP）任务。得益于海量训练数据和多个Transformer模型的使用，LLM具备了识别、翻译、预测乃至生成文本等内容的惊人能力。“联合语言模型”的提出，正是为了充分利用TinyML、SLM和LLM这三种技术，在保障隐私性和...
通过明确LLM的创造力和用例所涉及的风险水平，我们可以更精确地找到平衡点，从而做出明智的选择。值得注意的是，是否采用Agentic系统也是一个需要独立决策的选项。当任务过于复杂，无法通过单个LLM调用完成，或者需要非LLM功能时，Agentic系统便显得尤为重要。通过将复杂任务分解为简单任务，并在智能体框架中妥善协调风险和...
可扩展性和计算能力:Azure ML提供强大、可扩展的计算资源,允许torchtune跨多个GPU或分布式集群处理多个SLM/LLM。这使得它非常适合高效管理大型数据集的微调和量化等密集型任务。 托管ML环境:Azure ML提供了一个完全托管的环境,因此设置依赖项和管理版本很容易处理。这减少了torchtune的设置时间,允许用户直接专注于模型优...