百度智能云千帆大模型平台再次史诗级升级！在原有API基础上，百度智能云正式上线PythonSDK（下文均简称千帆SDK）版本并全面开源，企业和开发者可免费下载使用！千帆SDK全面覆盖从数据集管理，模型训练，模型评估，到服务部署等方面的功能，我们可基于千帆SDK通过代码接入并调用百度智能云千帆大模型平台的能力，轻松实现LLMOps全流程的落地，快速构建自己的大语言模型应用。一、SDK的优势SDK当前主要的价值在于可快速使用API能力，并完善API使用的周边工具链，同时提供cookbook用于实践。1、快速使用API能力，不需要自己实现http客户端以及鉴权逻辑；并在此基础上做了可配置重试，流量控
LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍原创 ully AI工程化 2023-08-2121:53收录于合集#领域技术13个#LLM应用架构3个动手点关注本文是LLM应用架构系列的第一篇，将介绍LLM应用开发里最常见的一种架构模式RAG（RetrievalAugmentedGeneration），它被广泛应用于知识问答，智能助手等常见LLM应用场景中。在后续文章中还将介绍该模式落地实际过程中的一些常见问题及改进思路，欢迎关注“AI工程化”，持续为大家更新。当前，随着大模型应用落地需求不断增加，越来越多的人在寻找搭建LLM应用的最佳模式，而这种模式就如同当年web开发中MVC架构一样，
LoRAShear是微软为优化语言模型模型(llm)和保存知识而开发的一种新方法。它可以进行结构性修剪，减少计算需求并提高效率。LHSPG技术（LoraHalf-SpaceProjectedGradient）支持渐进式结构化剪枝和动态知识恢复。可以通过依赖图分析和稀疏度优化应用于各种llm。LoRAPrune将LoRA与迭代结构化修剪相结合，实现参数高效微调。在LLAMAv1上的实现即使进行了大量的修剪也能保持相当的性能。在不断发展的人工智能领域，语言模型模型(llm)已经成为处理大量文本数据、快速检索相关信息和增强知识可访问性的关键工具。它们的深远影响跨越了各个领域，从增强搜索引擎和问答系统
Transformer已经成功应用于自然语言处理、计算机视觉和时间序列预测等领域的各种学习任务。虽然取得了成功，但这些模型仍面临着严重的可扩展性限制，原因是对其注意力层的精确计算导致了二次（在序列长度上）运行时和内存复杂性。这对将Transformer模型扩展到更长的上下文长度带来了根本性的挑战。业界已经探索了各种方法来解决二次时间注意力层的问题，其中一个值得注意的方向是近似注意力层中的中间矩阵。实现这一点的方法包括通过稀疏矩阵、低秩矩阵进行近似，或两者的结合。然而，这些方法并不能为注意力输出矩阵的近似提供端到端的保证。这些方法旨在更快地逼近注意力的各个组成部分，但没有一种方法能提供完整点积注
GoogleDeepMind最近在自己的视频博客上上传了一段视频，「简单明了地」演示了大语言模型的工作原理，引发了网友的激烈讨论。网友看了之后纷纷表示：「终于，他们发了点普通人能看懂的东西了」。「哦豁，这下懂了」「对，就是这么简单！」「太棒了，感谢感谢，这下我明白了。」「简单明了」，「已经不能再简单了！」当然，也有个别老实人在角落里小声地嘀咕，「像极了嘴上说着懂了懂了，实际上啥也看不懂的我。」如果你还不确定自己真的没懂LLM的工作原理，看了这个视频之后就能确定你其实真的不懂。😂果然应了那句老话，「人类的悲（ren）喜（zhi）并不相通」。除了皇帝的新装外，也有网友尝试解释DeepMind做出这
已经红遍半边天的扩散模型，将被淘汰了？当前，生成式AI模型，比如GAN、扩散模型或一致性模型，通过将输入映射到对应目标数据分布的输出，来生成图像。通常情况下，这种模型需要学习很多真实的图片，然后才能尽量保证生成图片的真实特征。最近，来自UC伯克利和谷歌的研究人员提出了一种全新生成模型——幂等生成网络（IGN）。图片论文地址：https://arxiv.org/abs/2311.01462IGNs可以从各种各样的输入，比如随机噪声、简单的图形等，通过单步生成逼真的图像，并且不需要多步迭代。这一模型旨在成为一个「全局映射器」（globalprojector），可以把任何输入数据映射到目标数据分布。
我在《Android动态分区详解(二)核心模块和相关工具介绍》介绍过lpmake工具，这款工具用于将多个分区镜像打包生成一个Android专用的动态分区镜像，一般称为super.img。Android编译时，系统会自动调用lpmake并传入相关参数来生成super.img，不需要我们手动操作。但难免还是有朋友想深入研究下super.img，希望自己手动生成super.img。所以这里专门开一篇详解介绍下lpmake工具。本文基于android-13.0.0_r41编译生成的lpmake介绍该工具的使用，但也适用于Android10(Q)开始的其它Android版本。《AndroidOTA相关工
LLMAgent现阶段出现的问题由于一些LLM（GPT-4）带来了惊人的自然语言理解和生成能力，并且能处理非常复杂的任务，一度让LLMAgent成为满足人们对科幻电影所有憧憬的最终答案。但是在实际使用过程中，大家逐渐发现了通往通用人工智能的道路并不是一蹴而就的，目前Agent很容易在一些情况下失败：Agent会在处理某一个任务上陷入一个循环prompt越来越长，最终甚至超出最大内容长度记忆模块的策略没有给LLM某些关键的信息而导致执行失败LLM由于幻觉问题错误使用工具，或者让事情半途而废上述问题随着大家对于Agent的了解开始浮出水面，这些问题一部分需要LLM自身来解决，另一部分也需要Agen
深度学习自然语言处理分享知乎：何枝在这篇文章中，我们将尽可能详细地梳理一个完整的LLM训练流程。包括模型预训练（Pretrain）、Tokenizer训练、指令微调（InstructionTuning）等环节。文末进群，作者答疑、不错过直播1.预训练阶段（PretrainingStage）工欲善其事，必先利其器。当前，不少工作选择在一个较强的基座模型上进行微调，且通常效果不错（如：[alpaca]、[vicuna]等）。这种成功的前提在于：预训练模型和下游任务的差距不大，预训练模型中通常已经包含微调任务中所需要的知识。但在实际情况中，我们通常会遇到一些问题，使得我们无法直接使用一些开源back
引言模型简介依赖安装模型inference代码补全4-bit版模型代码填充指令编码CodeLlamavsChatGPTvsGPT4小结引言青山隐隐水迢迢，秋尽江南草未凋。小伙伴们好，我是《小窗幽记机器学习》的小编：卖热干面的小女孩。紧接前文：今天这篇小作文作为代码大语言模型CodeLlama的下篇，主要介绍如何在本地部署CodeLlama，同时介绍如何对CodeLlama做模型量化。最后，对比CodeLlama、ChatGPT和GTP4这三者的代码生成效果。模型简介官方发布了3类CodeLlama模型，每类都有三种模型尺寸：CodeLlama：Base模型(即常说的基座模型)，为通用的代码生成
