Efficient-LLMs-Survey
全部标签TheRiseandPotentialofLargeLanguageModelBasedAgents:ASurve-基于LLMs的代理的兴起和潜力:一项调查论文信息摘要1.介绍2.背景2.1AI代理的起源2.2代理研究的技术趋势2.3为什么大语言模型适合作为代理大脑的主要组件3.代理的诞生:基于大语言模型构建智能体3.1大脑3.1.1自然语言交互3.1.2知识3.1.3内存3.1.4推理与规划3.1.5可迁移性和泛化性3.2感知3.2.1文本输入3.2.2视觉输入3.2.3听觉输入3.2.4其他输入3.3行动3.3.1文本输出3.3.2工具使用3.3.3体现行动4代理实践:善用人工智能论文信息
我正在尝试弄清楚如何将一个文档链接/引用到另一个文档,但我没有在文档或其他来源中找到太多信息或示例。链接文档时,我必须按ObjectID链接还是可以使用任何字段?我是否需要直接从原始文档中提取字段值,还是可以从任何地方传递相同的值?例如,给定一个UUID对象的十六进制字符串,我想通过包含uuid1对象的字段“GUID”链接2个文档:#Whatismoreefficience/thecorrectway,option1or2?#Option1hexString='5d78ad35ea5f11e1a183705681b29c47'newLinkField={'linkToSong':uui
假设你想参加流行的游戏节目Jeopardy(这是一个美国电视游戏节目,参赛者将获得答案并必须猜测问题)。要参加演出,你需要了解任何事情的一切。所以你决定在接下来的三年里每天都花时间阅读互联网上的所有内容。你很快就会意识到这比最初看起来更难,并且需要投入巨大的时间。你还意识到互联网上有大量的信息。其中一些是事实,一些是观点,而大多数则介于两者之间。Jeopardy是基于事实的,因此将大部分时间花在两者之间并不明智。你决定采用不同的方法来进行Jeopardy训练。你不必尝试了解任何事物的一切,而是专注于如何预测句子中的下一个单词。如果有人说“Haveanice…”,你的训练就会告诉你下一个词可能是
在本博客中,你将学习创建一个LangChain应用程序,以使用ChatGPTAPI和Huggingface语言模型与多个PDF文件聊天。如上所示,我们在最最左边摄入PDF文件,并它们连成一起,并分为不同的chunks。我们可以通过使用huggingface来对chunks进行处理并形成embeddings。我们把embeddings写入到Elasticsearch向量数据库中,并保存。在搜索的时候,我们通过LangChain来进行向量化,并使用Elasticsearch进行向量搜索。在最后,我们通过大模型的使用,针对提出的问题来进行提问。我们最终的界面如下:如上所示,它可以针对我们的问题进行回
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2:源码解读(run_clm_sft_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模型初始化(检测是否存在训练过的checkpoint+加载预训练模型和tokenizer)→数据预处理(监督式任务的数据收集器+指令数据集【json格式】)→优化模型配置(量化模块+匹配模型vocabulary大小与tokenizer+初始化PEFT模型【LoRA】+梯度累积checkpointing等)→模型训练(继续训练+评估指标+自动保存中间训练结果)/模型评估(+PPL指标)目录源码解读(run_clm_sft_with_pe
我正在尝试使用SQLalchemy从SQL数据库中查询大量数据。some_data=db.session.query(some_info1,some_info2).all()forkeyinsome_data:#dosomethingSQL查询大约需要10秒,for循环大约需要0.2秒。我也尝试了生成器方式。some_data=db.session.query(some_info1,some_info2)generator=(xforxinattendee_profile)forkeyingenerator:#dosomethingSQL查询大约需要0.04秒,for循环大约需要10秒
Paper:TrafficMatrixEstimationTechniques-ASurveyonCurrentPractices|IEEEConferencePublication|IEEEXplore来源:2023InternationalConferenceonSustainableComputingandDataCommunicationSystems(ICSCDS)(强烈建议搭配英文原文看!)摘要TME的背景和重要性:通过流量矩阵估计(trafficmatrixestimation,TME)技术可以衡量在各种网络组件(如交换器和路由器)间移动的交通量。TME可以用于诊断和管理网络阻塞
我将大量数据存储在一个多维数组中。示例结构如下:Array([1]=>Array([0]=>motomummy.com[1]=>1921[2]=>473)[4]=>Array([0]=>kneedraggers.com[1]=>3051[2]=>5067))我在mysql数据库中也有一个表,当前包含约80K域名。该列表每月可能会增加~10K+个域名。目标是将Array[][0](域名)与mysql数据库进行比较,并返回一个仅包含唯一值的保留值数组(但key保留不重要)。请注意,我只想比较第一个索引,不是整个数组。假定初始多维数组的大小非常大(很可能有10万到1000万个结果)。取回数据
LLMs之Colossal-LLaMA-2:Colossal-LLaMA-2的简介、安装、使用方法之详细攻略导读:2023年9月25日,Colossal-AI团队推出了开源模型Colossal-LLaMA-2-7B-base=8.5B的token数据+6.9万词汇+15小时+不到1000美元的训练成本。Colossal-LLaMA-2项目的技术细节,主要核心要点总结如下:>>数据处理阶段。文章提到利用多种中文和英文数据集构建语料库,然后对语料进行预处理,将其转化为jsonl格式进行数据增强。>>词汇表扩充。文章提到将LLaMA-2原有3.2万词汇扩充至6.9万词汇,增加中文词汇覆盖率。同时初始
LLMs之LLaMA-2:基于云端进行一键部署对LLaMA2模型实现推理(基于text-generation-webui)执行对话聊天问答任务、同时微调LLaMA2模型(配置云端环境【A100】→下载数据集【datasets】→加载模型【transformers】→分词→模型训练【peft+SFTTrainer+wandb】→基于HuggingFace实现云端分享)之图文教程详细攻略目录