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標簽 > 語言模型
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Prompt Tuning 可以讓預訓練的語言模型快速適應下游任務(wù)。雖然有研究證明：當訓練數(shù)據(jù)足夠多的時候，Prompt Tuning 的微調(diào)結(jié)果可以媲...
2023-06-20 標簽：模塊數(shù)據(jù)語言模型 1.5k 0
Falcon-7B大型語言模型在心理健康對話數(shù)據(jù)集上使用QLoRA進行微調(diào)
使用領(lǐng)域適應技術(shù)對預訓練LLM進行微調(diào)可以提高在特定領(lǐng)域任務(wù)上的性能。但是，進行完全微調(diào)可能會很昂貴，并且可能會導致CUDA內(nèi)存不足錯誤。當進行完全微調(diào)...
2023-09-19 標簽：模型語言模型數(shù)據(jù)集 1.5k 0
邱錫鵬團隊提出具有內(nèi)生跨模態(tài)能力的SpeechGPT，為多模態(tài)LLM指明方向
大型語言模型（LLM）在各種自然語言處理任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的能力。與此同時，多模態(tài)大型語言模型，如 GPT-4、PALM-E 和 LLaVA，已經(jīng)探索了 ...
在當今人工智能飛速發(fā)展的時代，大型語言模型（LLMs）正以其強大的語言理解和生成能力，改變著我們的生活和工作方式。在最近的一項研究中，科學家們?yōu)榱松钊肓?..
邱錫鵬團隊提出SpeechGPT：具有內(nèi)生跨模態(tài)能力的大語言模型
雖然現(xiàn)有的級聯(lián)方法或口語語言模型能夠感知和生成語音，但仍存在一些限制。首先，在級聯(lián)模型中，LLM 僅充當內(nèi)容生成器。由于語音和文本的表示沒有對齊，LLM...
2023-05-22 標簽：模態(tài)語言模型數(shù)據(jù)集 1.5k 0
ChatGPT開始聯(lián)網(wǎng)，最后的封印解除了
OpenAI 的解決方案是用第三方插件作為橋梁，讓 AI 在較安全的環(huán)境下「看」外界數(shù)據(jù)。昨天該機構(gòu)開放了第一批 ChatGPT 插件名單。這批插件由 ...
同樣的，使用這些低資源語言的研究人員在ML和NLP社區(qū)中的代表性同樣不足。例如，雖然我們可以觀察到隸屬于非洲大學的作者數(shù)量在頂級機器學習（ML）和NLP...
如何利用OpenVINO加速LangChain中LLM任務(wù)
LangChain 是一個高層級的開源的框架，從字面意義理解，LangChain 可以被用來構(gòu)建 “語言處理任務(wù)的鏈條”，它可以讓AI開發(fā)人員把大型語言...
盡管基本的CoT提示策略在復雜推理任務(wù)中展示出了強大的能力，但它仍然面臨著一些問題，比如推理過程存在錯誤和不穩(wěn)定等。因此，一系列的研究通過增強的提示方法...
ToolLLM：促進大型語言模型掌握16000+真實世界的APIs
盡管開源大語言模型 (LLM) 及其變體（例如 LLaMA 和 Vicuna）取得了進步，但它們在執(zhí)行更高級別的任務(wù)方面仍然受到很大限制，例如遵循人類指...
2023-08-02 標簽：數(shù)據(jù)開源語言模型 1.4k 0
? 大型語言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語義信息？這一問題在計算機科學和自然語言處理領(lǐng)域一直存在爭議。然而，MIT的一項新研究表明，僅基于文...
2023-05-25 標簽：數(shù)據(jù)語言模型自然語言 1.4k 0
模型與人類的注意力視角下參數(shù)規(guī)模擴大與指令微調(diào)對模型語言理解的作用
近期的大語言模型（LLM）在自然語言理解和生成上展現(xiàn)出了接近人類的強大能力，遠遠優(yōu)于先前的BERT等預訓練模型（PLM）。
Allen AI推出集成主流大語言模型的LLM-BLENDER框架
在推理階段，計算一個矩陣，該矩陣包含表示成對比較結(jié)果的logits。給定該矩陣，可以推斷給定輸入x的N個輸出的排序。隨后，可以使用來自PAIRRANKE...
最大的區(qū)別ChatGPT是通過對話數(shù)據(jù)進行預訓練，而不僅僅是通過單一的句子進行預訓練，這使得ChatGPT能夠更好地理解對話的上下文，并進行連貫的回復。
在當今人工智能領(lǐng)域，大型語言模型（LLM）的開發(fā)已經(jīng)成為一個熱門話題。這些模型通過學習大量的文本數(shù)據(jù)，能夠生成自然語言文本，完成各種復雜的任務(wù)，如寫作、...
大語言模型的解碼策略與關(guān)鍵優(yōu)化總結(jié)
本文系統(tǒng)性地闡述了大型語言模型(LargeLanguageModels,LLMs)中的解碼策略技術(shù)原理及其實踐應用。通過深入分析各類解碼算法的工作機制、...
蒸餾也能Step-by-Step：新方法讓小模型也能媲美2000倍體量大模型
為了解決大型模型的這個問題，部署者往往采用小一些的特定模型來替代。這些小一點的模型用常見范式 —— 微調(diào)或是蒸餾來進行訓練。微調(diào)使用下游的人類注釋數(shù)據(jù)升...
面對推測性解碼的復雜性，研究人員推出了Medusa技術(shù)，這個框架回歸了Transformer模型的本質(zhì)，減少了復雜度，增強了效率，讓每個生成階段都能快速...
2023-09-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型LLM 1.3k 0
采用伯克利神經(jīng)解析器（Berkeley Neural Parser）作為方法的基礎(chǔ)。該解析器是一種基于圖表的方法，采用自注意力編碼器和圖表解碼器，利用預...
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