包括仅解码器结构（如GPT和LLAMA系列模型）、仅编码器结构（如BERT）和编码器-解码器结构（如T5）以及它们的变体模型在内的大型语言模型（LLM）已经取得了非凡的成功，并已被广泛用于各种语言处理和多模态任务。尽管如此成功，训练LLM的成本还是过于高昂，以至于仅有少数公司能承受其训练成本。此外，当前的趋势说明未来还会使用更大规模的训练数据，这会进一步推升大模型的研发成本。举个例子，LLAMA-1训练使用了1-1.4TBtoken，而Llama2更是达到了2TB。研发LLM的另一大关键性挑战是评估。主流的评估方法分为两类：知识评估（MMLU和C-Eval）和NLP任务评估。这些评估方法可能无
目录如何利用LLM大模型和智能问答BI生成智能报表，以提高企业的决策效率？前言
转自：https://mp.weixin.qq.com/s/eMrv15yOO0oYQ-o-wiuSyw导读：ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型（LLM,LargeLanguageModel）效果能好成这样；惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念，距离世界最先进的想法，差得有点远。我属于既惊喜又惊醒的那一批，也是典型的中国人，中国人善于自我反思，于是开始反思，而这篇文章正是反思的结果。实话实说，国内在LLM模型相关技术方面，此刻，距离最先进技术的差距进一步加大了。技术领先或技术差距这事情，我觉得要动态地以发展的眼光来看。在Bert出现之后的一到两年间，其实国
目录一.引言二.获取文本向量1.hidden_states与last_hidden_states◆ hidden_states◆ last_hidden_states 2.LLaMA-2获取hidden_states◆modelconfig ◆getEmbedding三.获取向量Cos相似度1.向量选择2.Cos相似度3.BERT-whitening特征白化4.评估指标对比四.总结一.引言前面提到了两种基于统计的机器翻译评估方法:Rouge与BLEU，二者通过统计概率计算N-Gram的准确率与召回率，在机器翻译这种回答相对固定的场景该方法可以作为一定参考，但在当前大模型更加多样性的场景以及发散
AI发展到现在，到底是否具有了意识？前几天，由图灵奖得主Benjio参与的一个研究项目刊登上了Nature，给出了一个初步的答案：现在没有，但是未来可能有。按照这个研究中的说法，AI现在还不具备意识，但是已经有了意识的雏形。在未来的某一天，可能AI真的能像生物一样进化出全面的感知能力。然而，OpenAI和NYU，牛津大学的研究人员的一项新研究进一步表明，AI可能具有感知自己状态的能力！https://owainevans.github.io/awareness_berglund.pdf具体来说，研究人员设想了一种情况，就是在对AI进行安全性检测的时候，如果AI能知道现它完成的任务目的是为了检测
来源:新智源 微信号：AI-eraMeta的LLaMA模型开源，让文本大模型迎来了StableDiffustion时刻。谁都没想谁能想到，一次意外的LLaMA泄漏，竟点燃了开源LLM领域最大的创新火花。一系列表现出色的ChatGPT开源替代品——「羊驼家族」，随后眼花缭乱地登场。开源和基于API的分发之间的摩擦，是生成式AI生态系统中最迫在眉睫的矛盾之一。在文本到图像领域，StableDiffusion的发布清楚地表明，对于基础模型来说，开源是一种可行的分发机制。然而，在大语言模型领域却并非如此，这个领域最大的突破，比如GPT-4、Claude和Cohere等模型，都只能通过API获得。这些模
如有转载，请注明出处。欢迎关注微信公众号：低调奋进。打算开始写LLM系列文章，主要从数据、训练框架、对齐等方面进行LLM整理。Baichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels原始文章链接https://cdn.baichuan-ai.com/paper/Baichuan2-technical-report.pdfgithubhttps://github.com/baichuan-inchugginggface https://huggingface.co/baichuan-inc训练LLM的同行可以精读文章llama、llama2和baichuan2等文章，干货较
使用Transformers架构构建大型语言模型显著提高了自然语言任务的性能，超过了之前的RNNs，并导致了再生能力的爆炸。Transformers架构的力量在于其学习句子中所有单词的相关性和上下文的能力。不仅仅是您在这里看到的，与它的邻居每个词相邻，而是与句子中的每个其他词。将注意力权重应用于这些关系，以便模型学习每个词与输入中的其他词的相关性，无论它们在哪里。这使得算法能够学习谁有这本书，谁可能有这本书，以及它是否与文档的更广泛的上下文相关。这些注意力权重在LLM训练期间学到，您将在本周晚些时候了解更多。这个图被称为注意力图，可以用来说明每个词与每个其他词之间的注意力权重。在这个风格化的例
简介春风桃李花开日，秋雨梧桐叶落时。小伙伴好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖核弹的小女孩。更多、更新文章欢迎关注微信公众号：小窗幽记机器学习。后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列，敬请关注。据说Claude是ChatGPT最强竞品，而且没有ChatGPT那么多限制，不用翻墙，也不用海外手机号接收验证码。今天这篇小作文主要介绍如何使用Claude，并延续之前文心一言vsChatGPT的评测进一步加入Claude。有小伙伴问我，为啥恶意不评测阿里通义千问？额x3，人微言轻申请体验至今尚未有任何音讯，求理解。至于x汤的商y模型，额，恐怕有些许当年汉xin事
几个月前，在Thoughtworks的内部AIGC研讨会里，我们一直达成了一系列一致观点，诸如于：如果没有“开源模型”降低企业应用LLM的成本，那么LLM会很快消亡。所以，我们相信开源LLM+LoRA微调会成为企业的一种主流方式。现今，我们可以看到LLaMA2、CodeLLaMA2等模型在不断刷新这种可能性。而在模型不是问题之后，作为架构师、开发人员，我们应该致力于：将LLM以工程化的方式落地。于是，在过去的几个月里，我们开发了一系列不同领域的LLM应用PoC，尝试从不同的角度思考如何构建好LLM应用。诸如于：语言与生态的角度，探索优化语言间的交互？技术架构应该如何设计？Prompt建模与优化
