文章目录WizardCoder:EmpoweringCodeLargeLanguageModelswithEvol-InstructNewsComparingWizardCoderwiththeClosed-SourceModels.ComparingWizardCoderwiththeOpen-SourceModels.CallforFeedbacksUnofficialVideoIntroductionsContentsOnlineDemoFine-tuningInferenceEvaluationHumanEval
开放和高效的基础语言模型Paper：https://arxiv.org/abs/2302.13971Code:https://github.com/facebookresearch/llama摘要本文介绍了LLaMA，这是⼀个包含7B到65B参数的基础语⾔模型的集合。作者在数万亿个令牌上训练模型，并表明可以仅使⽤公开可⽤的数据集来训练最先进的模型。特别是，LLaMA-13B在⼤多数基准测试中都优于GPT-3(175B)，并且LLaMA65B与最好的模型Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争⼒。实验数据集训练数据集是多个来源的混合，如表1所示，涵盖了不同的领域。总体而言，作者的
文章目录前言REPLUGREPLUGLSR:TrainingtheDenseRetrieverComputingRetrievalLikelihoodComputingLMlikelihoodTrainingSetupModelTrainingdataResultsLanguageModelingMMLUOpenDomainQAAnalysis前言原文地址：REPLUG:Retrieval-AugmentedBlack-BoxLanguageModels本文提出REPLUG，一个将语言模型视为黑盒检索增强的语言模型架构。在REPLUG中，仅将检索得到的文档拼接到原有输入前面即可，不需要像以前一
本文是LLM系列文章，针对《ParallelContextWindowsforLargeLanguageModels》的翻译。大语言模型并行上下文窗口摘要1引言2并行上下文窗口3上下文学习的PCW4PCW用于QA5相关工作6结论和未来工作不足摘要当应用于处理长文本时，大型语言模型（LLM）受到其上下文窗口的限制。现有的解决这一限制的努力涉及训练专门的体系结构，并且不能很容易地应用于现成的LLM。我们提出了并行上下文窗口（PCW），这是一种在没有进一步训练的情况下减轻任何现成LLM的上下文窗口限制的方法。该方法的关键是将长上下文分割成块（“窗口”），将注意力机制限制为仅在每个窗口内应用，并在窗口
0.楔子DiffusionModels(扩散模型)是在过去几年最受关注的生成模型。2020年后，几篇开创性论文就向世界展示了扩散模型的能力和强大:DiffusionModelsBeatGANsonImageSynthesis(NeurIPS2021Spotlight,OpenAI团队,该团队也是DALLE-2的作者)[1]VariousimagesgeneratedbyDALL-E2(OpenAI)[2].LatentDiffusionModels(LDM)(CVPR2022,现在在图文生成中广为使用的StableDiffusion和MidJourney就是基于LDM开发的!)基于LDM的St
LanguageModelsareFew-ShotLearners前言Abstract1.Introduction2.Approach2.1ModelandArchitectures2.2TrainingDataset2.3TrainingProcess2.4Evaluation3.Results3.1LanguageModeling,Cloze,andCompletionTasks3.2ClosedBookQuestionAnswering3.3Translation4.MeasuringandPreventingMemorizationOfBenchmarks5.Limitations6.
我们正在使用PlayFramework2.0.3建立一个稍微复杂的项目。我们需要访问多个数据库(预先存在)，并希望使用框架的内置工具(即EBean)来完成。我们尝试在“models”包中创建所有模型类，然后将每个类及其FQN映射到application.conf中相应的EBean属性:ebean.firstDB="models.ClassA,models.ClassB,models.ClassC"ebean.secondDB="models.ClassD"ebean.thirdDB="models.ClassE,models.ClassF"这似乎不起作用:PersistenceExce
torchvision.models简介1torchvision.models介绍1.1torchvision介绍1.2torchvision.models2导入模型举例2.1模型的使用2.2模型的修改2.3模型的保存和读取1torchvision.models介绍1.1torchvision介绍PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms该篇主要介绍torchvision.models，关于torchvision
一、关于Diffusion模型的简单介绍 首先diffusion模型和VAE、Flow、Gan等模型类似，均属于生成模型，可以和GCN、CNN等其他深度学习网络相结合，完成特定的生成任务，如下图：基于GAN生成模型，基于VAE的生成模型，以及基于flow的生成模型它们都可以生成较高质量的样本，但每种方法都有其局限性。GAN在对抗训练过程中会出现模式崩塌和训练不稳定的问题；VAE则严重依赖于目标损失函数；流模型则必须使用专门的框架来构建可逆变换。扩散模型的灵感来自于非平衡热力学。他们定义了一个扩散步骤的马尔可夫链，慢慢地向数据添加随机噪声，然后学习反向扩散过程，从噪声中构建所需的数据样本。与VA
