摘要ChatGPT的成功引发了一场AI竞赛，研究人员致力于开发新的大型语言模型（LLMs），以匹敌或超越商业模型的语言理解和生成能力。近期，许多声称其性能接近GPT-3.5或GPT-4的模型通过各种指令调优方法出现了。作为文本到SQL解析的从业者，我们感谢他们对开源研究的宝贵贡献。然而，重要的是要带着审查意识去看待这些声明，并确定这些模型的实际有效性。因此，我们将六个流行的大型语言模型相互对比，系统评估它们在九个基准数据集上的文本到SQL解析能力，涵盖了五种不同的提示策略，包括零样本和少样本场景。遗憾的是，开源模型的性能远远低于像GPT-3.5这样的封闭源模型所取得的成绩，这凸显了进一步工作的
中国电信开源星辰AI大模型：央企中首个完成LLM研发和开源的选手诞生
在LLM领域我们了解最多的很可能是OpenAI的ChatGPT，以及最近在多模态表现非常出色的GoogleGemini，这些都是AI大模型的领头羊，代表着AI大模型发展的先进成果。然而，在大模型的实际应用中必须要综合考虑成本、信息安全等内容，因此，开源成为了另一个选项。在开源生态中也涌现了许多优秀的LLM预练模型，这些模型有着各自的亮点，并且随着AI技术的发展，未来将不止于此。本文主要介绍目前为止（2024年1月）几个值得关注的大开源LLM。1.Llama2：最佳开源LLM资源：https://ai.meta.com/llama/Llama2是Meta于2023年推出的最重要的开源LLM。这是
目录前言一、llama.cpp是什么？二、使用步骤1.下载编译llama.cpp2.普通编译3.BLAS编译3.1、OpenBLAS编译CPU版3.2 cuBLAS编译GPU版本4.模型量化4.1、模型文件下载：
虽然AI威胁的格局每天都在变化，但我们知道有几个大语言模型(LLM)漏洞对当今的公司运营构成了重大风险。如果网络团队对这些漏洞是什么以及如何缓解这些漏洞有很强的把握，公司就可以继续利用低成本管理进行创新，而不会承担不必要的风险。提示和数据泄露在LLM中，数据泄露的可能性是一个真实且日益令人担忧的问题，LLM可能会被“骗”泄露敏感的公司或用户信息，导致一系列隐私和安全问题，迅速泄密是另一个大问题，如果恶意用户访问系统提示符，公司的知识产权可能会受到损害。这两个漏洞都与快速注入有关，这是一种日益流行和危险的黑客技术。直接和间接的快速注射攻击正在变得普遍，并伴随着严重的后果。成功的提示注入攻击可能导
伴随着AI在全球的持续火热，除了大语言模型(LLM)，另一个焦点应该就是 AIAgent了。从今年的3、4月开始，AIAgent就持续引发人工智能领域乃至全社会的密切关注，也被很多人认为是这轮AIGC影响人们日常生活产的关键所在。人工智能体AIAgent 概念人工智能体（AIAgent）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AIAgent具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。AIAgent模仿人类执行任务的四大组件：记忆、规划能力、大语言模型、工具使用。这些组件各自对人类行为的模拟有重要作用。AIAgent 技术组件(1)记忆（Memory）记忆
最近，开放LLM排行榜迎来了3个新成员:Winogrande、GSM8k以及DROP，它们都使用了EleutherAIHarness的原始实现。一眼望去，我们就会发现DROP的分数有点古怪:绝大多数模型的F1分数都低于10分(满分100分)！我们对此进行了深入调查以一探究竟，请随我们一起踏上发现之旅吧！初步观察在DROP(DiscreteReasoningOverParagraphs，段落级离散推理)评估中，模型需要先从英文文段中提取相关信息，然后再对其执行离散推理(例如，对目标对象进行排序或计数以得出正确答案，如下图中的例子)。其使用的指标是自定义F1以及精确匹配分数。基于文段的推理示例三周
最近，开放LLM排行榜迎来了3个新成员:Winogrande、GSM8k以及DROP，它们都使用了EleutherAIHarness的原始实现。一眼望去，我们就会发现DROP的分数有点古怪:绝大多数模型的F1分数都低于10分(满分100分)！我们对此进行了深入调查以一探究竟，请随我们一起踏上发现之旅吧！初步观察在DROP(DiscreteReasoningOverParagraphs，段落级离散推理)评估中，模型需要先从英文文段中提取相关信息，然后再对其执行离散推理(例如，对目标对象进行排序或计数以得出正确答案，如下图中的例子)。其使用的指标是自定义F1以及精确匹配分数。基于文段的推理示例三周
3评价结果3.1Spider数据集表2列出了各种提示策略和模型组合的执行准确性(EX)和测试套件(TS)的准确性。我们的主要发现是：开源模型在Spider数据集上遇到了困难：尽管参数数量和模型性能之间存在正相关关系，但开源模型在Spider数据集上实现高精度方面面临着挑战。例如，尽管Vicuna7B和13B已证明比原始预训练的LLaMA7B和13B模型有所改进，但与Bard和GPT-3.5相比，性能仍然存在显着差距。此外，与LLaMA的13B版本相比，Dolly模型在不同的提示策略上也表现不佳。LLM的表现对提示风格高度敏感：我们的实证研究结果证实，不存在适用于所有模型的通用提示策略。虽然IS
项目场景：为支撑开源LLM大模型的私有化部署，需要单机多个不同型号GPU的混合使用，度娘、GPT4和机器售后都不知道如何解决，自己动手解决，mark一下。问题描述有2台深度学习的工作站，分别有2张3090和2张4090，Qwen-14B-Chat轻松跑起，知识库检索等应用效果还可以，想提升到Qwen-72B-int4（官方要求最低48G显存），于是把4张卡集中到同一台机器（多级多卡也是可以的，但不是每个框架都支持分布式GPU），过程中遇到一些坑，度娘无混卡的案例，gpt4无帮助，2台工作站和4张gpu都是联想供货的，问售后技术的，说没有试过，不知道怎么弄😶，最终还是自己动手解决问题。fastg
