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LLM 评估

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LLM在放射科学中应用潜力如何?数十家研究机构联合测试了31个大模型

近年来,大型语言模型(LLM)在自然语言领域(NLP)掀起了革新的狂潮,在大规模、高质量数据训练的驱动下,LLM在多种领域都展现出卓越的性能。LLMs的崛起不仅让我们重新审视了自然语言的处理方式,更是为多个领域注入了革新的“新鲜血液”。值得注意的是,近期像ChatGPT、BLOOM、Llama这样的LLM正在大量涌现与飞速进化,令人叹为观止。更令人兴奋的是,国内多个优秀模型,如Ziya-LLaMA、ChatGLM、baichuan等,也在LLM的世界舞台上崭露头角。这一潮流不仅见证了LLM不断涌现和更新迭代,还展示了它们在医疗健康领域的巨大潜力。在这一浪潮中,放射学NLP领域备受瞩目,LLM在

LLM构建AI应用 —— 工程师如何使用黑盒工具

从2022年12月以来,chatGPT 的横空出世掀起了新一波的 AI 浪潮,热度一直居高不下直到现在。半年时间里,从底层模型 API 到上层应用的生态逐渐建立,经过一轮轮迭代不断完善创新。本文将结合开源框架和应用程序,从工程师的角度,与大家讨论如何对大语言模型进行封装和应用,并从工程层面解决现有问题,搭建完整可商用的 AI 应用程序。LLM,LargeLanguageModel,即大语言模型。这个“大”是说参数量大(通常数十亿个权重或更多),是一种语言模型的概念。为了更深入理解,我们选用OpenAI 公司的 GPT 模型进行讨论。本文实验都在 GPT3.5 的模型上进行(GPT4 太贵了)。

【开源项目】AI Vtuber 一个由多LLM驱动的虚拟主播,可以在Bilibili/抖音 直播中与观众实时互动或本地聊天。使用多种TTS技术并可进行AI变声。通过特定指令协同SD绘图。并有循环文案

AIVtuber✨AIVtuber✨AIVtuber是一个由ChatterBot/GPT/Claude/langchain本地or云端/chatglm/text-generation-webui做为"大脑"驱动的虚拟主播(Live2D),可以在Bilibili/抖音/快手直播中与观众实时互动或者直接在本地和您进行聊天。它使用自然语言处理和文本转语音技术(Edge-TTS/VITS-Fast/elevenlabs)生成对观众问题的回答并可以通过so-vits-svc/DDSP-SVC变声;另外还可以通过特定指令协同StableDiffusion进行画图展示。并且可以自定义文案进行循环播放。视频教

WSSAT:一款功能强大的Web服务安全评估与审计工具

关于WSSATWSSAT是一款功能强大的Web服务安全评估与审计工具,该工具完全开源,并给广大研究人员提供了一个动态环境,即只需要编辑其配置文件即可添加、更新或删除漏洞。该工具接受WSDL地址列表作为输入文件,并且针对每个服务都会对其中潜在的安全漏洞执行静态和动态测试。值得一提的是,该工具还会给我们指定好信息披露控制措施。在该工具的帮助下,所有的网络服务不仅都可以同时进行分析,而且组织还可以看到网络系统整体的安全评估。工具特性WSSAT的目标是允许各组织实现下列目标:1、立即执行Web服务安全分析;2、通过报告查看Web服务总体安全评估;3、强化网络服务安全;功能介绍WSSAT的主要功能如下:

《基于区块链的数据资产评估实施指南》技术研讨会成功召开

2023年9月1日,《基于区块链的数据资产评估实施指南》(以下简称《指南》)技术研讨会在深圳召开,竹云科技作为主要参编单位出席此次研讨会。中国科协决策咨询首席专家王春晖,中国社会科学院博士于小丽,中国科学院深圳先进技术研究院研究员曲强以及来自中国电子技术标准化研究院、中国(天津)自由贸易试验区政策与产业创新发展局、深圳职业技术大学、广东省投资和信用中心、中国南方电网有限责任公司、中国移动通信集团设计院有限公司等数据领域政产学研用的40余位专家学者、企业家、参编单位代表参加会议,共同探讨区块链技术在数据资产评估领域的应用及未来发展趋势。《指南》主要起草人、深圳职业技术大学副教授易海博介绍《指南》

【LLM】大语言模型学习之LLAMA 2:Open Foundation and Fine-Tuned Chat Model

大语言模型学习之LLAMA2:OpenFoundationandFine-TunedChatModel快速了解预训练预训练模型评估微调有监督微调(SFT)人类反馈的强化学习(RLHF)RLHF结果局限性安全性预训练的安全性安全微调上手就干使用登记代码下载获取模型转换模型搭建Text-Generation-WebUI分发模型参考资料自从开源以来,LLAMA可以说是AI社区内最强大的开源大模型。但因为开源协议问题,一直不可免费商用。近日,Meta发布了期待已久的免费可商用版本LLAMA2。在这项工作中,我们开发并发布了LLAMA2,这是一系列预训练和微调的大型语言模型(LLMs),规模从70亿到7

[算法前沿]--008- AIGC和LLM下的Prompt Tuning微调范式

文章目录1.PromptTuning含义1.1解决问题1.2语言模型分类1.3Prompt-Tuning的研究进展1.4如何挑选合适的Pattern?1.5Prompt-Tuning的本质1.5.1Prompt的本质是一种对任务的指令1.5.2Prompt的本质是一种对预训练任务的复用;1.5.3Prompt的本质是一种参数有效性学习;2.经典的预训练模型2.1MaskedLanguageModeling(MLM)2.2NextSentencePrediction(NSP)3.测试Fine-tuning

ios - 该过程已返回到表达式评估之前的状态。 (lldb)

这个问题在这里已经有了答案:Whatdoes"Fatalerror:UnexpectedlyfoundnilwhileunwrappinganOptionalvalue"mean?(16个答案)关闭5年前。登录时出错DispatchQueue.main.async(execute:{letmessage=parseJSON["message"]as!StringappDelegate.infoView(message:message,color:colorSmoothRed)})在线letmessage=parseJson["message"]as!字符串Error:FatalErro

一文详解DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)贯标评估全流程

近年来,工信部组织中国电子信息行业联合会积极推进DCMM在各行业的贯标应用,2022年全年共完成企业贯标评估1040家。各地方政府,进一步加快推动我国DCMM贯标评估,提升企业数据管理能力和数字化转型,进一步优化与夯实本地区数字经济发展环境与产业基础。目前已有20个省市及地区的政府出台了相关政策,支持本地区企业开展DCMM贯标活动,对获取DCMM贯标等级证书的企业给予不同程度的奖励,有力地推动了全国DCMM贯标活动的快速发展。总的来看,DCMM贯标活动在全国范围内已初步形成一定社会影响力,并科学有效地帮助贯标企业掌握数据管理方法、提高数据管理能力,有效的促进数据要素价值释放。关于DCMM常见相

售前成本评估你做对了吗?

懒洋洋的中午,正准备午睡销售甩过来一个新的项目,要求投标成本报价。新晋小白又欣喜又担忧,谦虚而谨慎的找了一圈人询问,严肃而郑重的给各负责人发了邮件。仔细的将每个人的工作量重新沟通商议并整合给销售,销售直接歇斯底里的拍桌了,这事儿没法儿干了同样的项目你的工作量是别人的两倍还多。这时空气凝固几秒,开始了激烈争辩。怎么评估才是正解呢?01内部现状我们提供的服务:saas标准品+接口定制。资源的构成:跨部门协调,销售、产品、技术开发、咨询分析分别不同部门,大家只熟悉自己领域也只负责自己领域,项目经理是连接纽带。沟通环境:大家各司其职多一句都不言,你不问他不说。你问了不同的他从不同的角度说。看似完美,其