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標簽 > 語言模型
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開源大模型FLM-101B:訓練成本最低的超100B參數大模型
近期,一支來自中國的研究團隊正是針對這些問題提出了解決方案,他們推出了FLM-101B模型及其配套的訓練策略。FLM-101B不僅大幅降低了訓練成本,而...
Macaw-LLM:具有圖像、音頻、視頻和文本集成的多模態語言建模
盡管指令調整的大型語言模型 (LLM) 在各種 NLP 任務中表現出卓越的能力,但它們在文本以外的其他數據模式上的有效性尚未得到充分研究。在這項工作中,...
從原理到代碼理解語言模型訓練和推理,通俗易懂,快速修煉LLM
要理解大語言模型(LLM),首先要理解它的本質,無論預訓練、微調還是在推理階段,核心都是next token prediction,也就是以自回歸的方式...
In-context learning如何工作?斯坦福學者用貝葉斯方法解開其奧秘
In-context learning允許用戶為新用例快速構建模型,而無需為每個任務微調和存儲新參數。它通常只需要很少的訓練示例就可以使模型正常工作,而...
語言模型性能評估必備下游數據集:ZeroCLUE/FewCLUE與Chinese_WPLC數據集
零樣本學習是AI識別方法之一。簡單來說就是識別從未見過的數據類別,即訓練的分類器不僅僅能夠識別出訓練集中已有的數據類別, 還可以對于來自未見過的類別的數...
首先,我們需要了解如何根據參數量估計模型大致所需的 RAM,這在實踐中有很重要的參考意義。我們需要通過估算設置 batch_size,設置模型精度,選擇...
每個單詞都依賴于輸入文本與之前生成的單詞。自回歸生成模型只建模了前向的單詞依賴關系,依次生成的結構也使得自回歸模型難以并行化。目前大部分預訓練生成模型均...
為訓練該稠密檢索模型,已有方法通常基于一對比學習訓練目標,即拉近語義一致的Query和Document的表示(Positive),并推遠語義無關的Doc...
計算符號的表示。針對數學和物理中的公式,我們發現不管用文本類輸入(如,t_0)還是用latex輸入(如, )都不影響GPT-4的理解。為了統一,我們都...
高性能計算與多模態處理的探索之旅:英偉達GH200性能優化與GPT-4V的算力加速未來
隨著人工智能技術的不斷發展,多模態大模型成為越來越重要的發展趨勢。GPT-4V(GPT-4 近日開放的視覺模態)大型多模型(LMMs)擴展大型語言模型(...
經典 Transformer 使用不可學習的余弦編碼,加在模型底層的詞向量輸入上。GPT、BERT將其改為可學習的絕對位置編碼,并沿用到了RoBERTa...
谷歌新作SPAE:GPT等大語言模型可以通過上下文學習解決視覺任務
這篇論文揭示了 PaLM 或 GPT 在通過上下文學習解決視覺任務方面的能力,并提出了新方法 SPAE(Semantic Pyramid AutoEnc...
利用知識圖譜與Llama-Index技術構建大模型驅動的RAG系統(下)
對于語言模型(LLM)幻覺,知識圖譜被證明優于向量數據庫。知識圖譜提供更準確、多樣化、有趣、邏輯和一致的信息,減少了LLM中出現幻覺的可能性。
今天給大家帶來一篇IJCAI2022浙大和阿里聯合出品的采用對比學習的字典描述知識增強的預訓練語言模型-DictBERT,全名為《Dictionary ...
數據的標簽錯誤隨處可見,如何在噪聲數據集上學習到一個好的分類器,是很多研究者探索的話題。在 Learning With Noisy Labels 這個大...
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