近来，大型语言模型（LLM）在各种任务中表现出色。然而，即便有卓越的任务处理能力，LLM却面临着巨大的挑战，这些挑战源于其巨大的规模和计算需求。举个例子，GPT-175B版本具有惊人的1750亿参数，至少需要320GB（使用1024的倍数）的半精度（FP16）格式存储。此外，部署此模型进行推理还需要至少五个A100GPU，每个GPU具有80GB的内存，这样才能有效地保证运行。为了解决这些问题，当下一种被称为模型压缩的方法可以成为解决方案。模型压缩可以将大型、资源密集型模型转换为适合存储在受限移动设备上的紧凑版本。此外它可以优化模型，以最小的延迟更快地执行，或实现这些目标之间的平衡。除了技术方面
一、介绍今天我们来聊一聊关于LLM的微调训练，LLM应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术。尽管它只是一个语言模型，但它具备理解和生成人类语言的能力，非常厉害！它可以革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，成为未来商业环境的重要组成部分。我相信很多人在领略了GPT等大语言模型的魅力之后，都希望迫不及待的考虑能将模型能力集成到自己的产品中去，提升产品竞争力，由于LLM天然具备强大的语义理解能力，使得我们原来在用尝试用NLP去解决一些比较困难的问题突然变得迎刃而解，非常简单，甚至超出你的想象。此刻，我脑海里已经想到了很多可以借助LLM来实现的场景。但是，我们也要面对一个
开源大语言模型(LLM)汇总随着ChatGPT的火爆，越来越多人希望在本地运行一个大语言模型。为此我维护了这个开源大语言模型汇总，跟踪每天不发的大语言模型和精调语言模型。我将根据个模型采用的基础大模型进行分类，每个大模型下列出各派生模型。文章目录Alpaca(Stanford)Alpaca.cppAlpaca-LoRABaizeCabritaBELLELuotuoVicuna(FastChat)Chinese-VicunaGPT4AllKoalallama.cppLit-LLaMA️BLOOM(BigScience)BLOOM-LoRAPetalsFlamingo(Google/Deepmin
我正在尝试将原始图像文件转换为带有LuksEncryption的QCOW2。我进行了很多搜索，主要是使用“-o加密=ON”，但是将来将在QEMU-IMG工具中删除。我正在使用QEMU-IMG2.8版本，我尝试此命令：qemu-imgconvert--objectsecret,data=123456,id=sec0-Oluks-okey-secret=sec0raw.imgdemo.luksqemu-img:Couldnotopen'demo.luks':Parameter'key-secret'isrequiredforcipher是否有人知道如何解决此问题？如果此Luks加密QCOW2成功创
考虑:我想使用BeautifulSoup从图像(即img)标签中提取源(即src)属性。我使用BeautifulSoup4，我无法使用a.attrs['src']获取src，但我可以获取href。我该怎么办？ 最佳答案 您可以使用BeautifulSoup提取HTMLimg标签的src属性。在我的示例中，htmlText包含img标记本身，但这也可以用于URL，以及urllib2。对于URLfromBeautifulSoupimportBeautifulSoupasBSHTMLimporturllib2page=urllib2.ur
1.企业专属问答搜索1.1.世界知识vs企业专属知识ChatGPT、通义千问正在引领搜索技术变革，其表现出的“什么都懂，什么都能聊”关键是依赖于底座大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）中压缩的世界知识。但无论是多强大的LLM，能压缩的知识量仍然是有限的。下图中的问题是关于阿里巴巴内部的技术产品，属于企业专属知识，就算是强大的ChatGPT模型给出的答案也是完全错误不相关的。针对这个问题，OpenAI提出了chatgpt-retrieval-plugin、WebGPT，开源社区提出了DocsGPT、ChatPDF、基于langchain的检索增强chatbot等等一系列解决
上一章我们介绍了基于Prompt范式的工具调用方案，这一章介绍基于模型微调，支持任意多工具组合调用，复杂调用的方案。多工具调用核心需要解决3个问题，在哪个位置进行工具调用(where),从众多工具中选择哪一个(Which),工具的输入是什么(What)。Where+Which+What，我称之为3W原则，3H它兄弟哈哈哈哈~其实如何教大模型使用工具，和教人类使用工具没啥区别。就像上周末我想给我妈买的可以防弹，超重的岩板餐桌按个滑轮需要使用电钻，那我学习使用电钻的途径无非有三种基于历史经验：我之前都是手动的没用过电动的，我凭借自信直接上手结果拧歪了......对应到LLM其实就是本章要提到的工具
在人类的认知之中，似乎早已习惯将通用人工智能（AGI）设定为人工智能的终极形态和发展的最终目标。图片虽然OpenAI早已把公司的目标设定为实现AGI。但对于什么是AGI，OpenAICEOSamAltman自己都没法给出具体的定义。对于AGI何时能够到来，也只存在于大佬们抛出的一个个近未来的叙事场景之中，似乎唾手可得，但又遥遥无期。今天，在国外的知名的播客网站Substack上，一位名为ValentinoZocca的人工智能行业资深人士，站在人类历史的叙事立场上，写了一篇雄文，全面而深刻地讲述了人类和通用人工智能之间的距离。图片文章中将AGI大致定义为一个「能够理解世界的模型」，而不仅仅是「描
微软中国高级研发经理步绍鹏先生受邀为由PMO评论主办的2023第十二届中国PMO大会演讲嘉宾，演讲议题：大语言模型LLM技术赋能软件项目管理和质量保障。大会将于8月12-13日在北京举办，敬请关注！议题内容简要：本次分享将从如下几个要点展开，探索LLM技术赋能下的软件项目管理新实践：1、软件项目管理发展现状；2、软件项目管理与质量保障在微软；3、软件项目管理和质量保障现状与挑战；4、大语言模型LLM技术和AzureOpenAI服务能力简介；5、大语言模型技术在项目管理方面的应用探索。具体内容包括：1.软件项目管理现状本部分将讲述软件项目管理的现状概述，综述近年来的软件开发管理新趋势、新发展。2
文章目录AI大模型简介中国大模型列表大模型列表国外大模型开源大模型基础大模型非基础大模型模型架构AI大模型简介AI大模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种人工智能技术，通过深度学习算法训练大规模数据集来生成自然语言文本（如文章、对话等）。该技术的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、文本生成、问答系统等。目前，AI大模型已成为人工智能领域的一个热点，引起了各界的广泛关注。AI大模型的基础是神经网络技术。在传统的神经网络中，每个神经元都连接着前一层的所有神经元，并且每个神经元都有自己的权重和偏置值。通过这种方式，神经网络可以从输入层传递到输出层，实现对复杂模式的学
