我们知道，仅在无监督文本语料库上预训练的基础大语言模型（LLM）通常无法直接用作开源域的AI助手（如ChatGPT）。因此，为了让这些基础的LLM成为有用且无害的AI助手，研究人员往往使用指令调优和偏好学习对它们进行微调。先来看下指令调优的定义，它是一种监督微调（SFT）过程，主要使用人工注释或者从GPT-4等专有LLM中收集的数据。偏好学习则是一种典型的人类反馈强化学习（RLHF），它不断地调优监督微调后的LLM以进一步对齐人类偏好。基于调优的对齐促使LLM显著改进，似乎释放了令人印象深刻的能力，并表明广泛的微调对构建AI助手至关重要。然而，MetaAI等机构的一项研究LIMA提出了表面对齐
欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文来介绍一下LLM大模型部署框架之OpenLLM。邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码下载，链接：https://t.zsxq.com/0aiNxERDq由于LLM大模型在模型结构、模型规模等方面与传统的CNN模型存在着很大的差别，所以LLM大模型的落地部署也会和之前CNN模型的部署存在较大方式上的不同。针对LLM大模型的部署，也新涌现了挺多专门应对这种变化的部署框架，这当然有别于之前CNN的部署推理框架。这个表现在什么地方呢？比如咱们拿之前熟悉的TensorRT去直接部署LLM大模型，你可
初探数字人，使用QtDesignStudio导入Blender模型，并驱动形态键ShapeKey——基于C++和CmakeBlenderQtDesignStudio运行结果Blender首先使用Blender创建数字人模型，然后导出为fbx格式没有模型的可以下载文章上方资源，或者直接点击下方链接下载数字人demo模型fbxQtDesignStudio然后使用QtDesignStudio创建demo工程，得到下面的运行结果然后左下角切换到Assets窗口，点击+符号，导入从Blender导出的模型导入成功后，可以切换到Components窗口，看到多出来的MY3DCOMPONENTS中有导入的模
随着大模型的爆火，投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大（从数十亿参数到千亿参数规模），从而导致大模型的推理成本急剧增加。因此，市面上也出现了很多的推理框架，用于降低模型推理延迟以及提升模型吞吐量。本系列将针对TensorRT-LLM推理进行讲解。本文为该系列第一篇，将简要概述TensorRT-LLM的基本特性。另外，我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github：llm-action，有需要的朋友自取。TensorRT-LLM诞生的背景第一、大模型参数量大，推理成本高。以10B参数规模的大模型为例，使用FP16数据类型进行部署至少需要20GB以上（模型权重+KV缓存等）。第
论文https://arxiv.org/pdf/2309.05519.pdf代码https://github.com/NExT-GPT/NExT-GPT/tree/main1.Motivation现有的多模态大模型大都只是支持输入端的多模态（Text、Image、Video、Audio等），但是输出端都是Text。也有一些现有的输入输出都是多模态的工作，如CoDi、Visual-ChatGPT、HuggingGPT等，这一类工作又存在下述问题因此，本文提出一种端到端训练的，支持任意模态输入输出MM-LLM（MultimodalLargeLanguageModel）——NExT-GPT。2.Ov
目录一、搭建智慧辅导系统——向量数据库实践指南1.1、创建向量数据库并新建集合1.2、使用TKE快速部署ChatGLM1.3、部署LangChain+PyPDF+VectorDB等组件1.4、配置知识库语料1.5、基于VectorDB+LLM的智能辅导助手二、LLM时代的次世代引擎——向量数据库2.1、向量数据库+LLM的效果评估2.2、向量数据库优势分析2.3、向量数据库应用场景和案例三、云上探索实验室——腾讯云向量数据库得益于深度学习的快速发展和数据规模的不断扩大，以GPT、混元、T5等为代表的大语言模型具备了前所未有的自然语言处理和生成能力，然而，在实际应用中，大语言模型的高效存储、检索
几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14.LLMAgent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验，有些新的感悟，借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频（外网）ASurveyofTechniquesforMaximizingLLMPerformanceRAG最关键的一环其实不是LLM而是相关内容的召回，作为大模型推理的上文，优秀的内容召回应该满足以下条件：多样性和召回率：召回的内容要可以回答问题，并且内容丰富度，包括同一问题多个观点，多角度相关性和准确率：召回内容和问题相关，总不能召回100篇里面只有2篇和问题有关
1.目标训出一个统一的embedding模型LLM-Embedder，旨在全面支持LLM在各种场景中的检索增强2.模型的四个关键检索能力knowledge：解决knowledge-intensive任务memory：解决long-contextmodelingexample：解决in-contextlearning（上下文学习）tool：解决toollearning3.要解决的问题嵌入模型必须优化其对LLM的最终检索增强影响，而不是仅仅关注中间检索结果不同的检索任务旨在捕捉不同的语义关系，它们的影响可能受到相互干扰4.basemodel是在BAAI/bge-base-en的基础上训练的5.训练
