2023年上半年，广泛使用API（如OpenAI）来创建基于大型语言模型（LLM）的基础设施，极大地塑造了软件领域。LangChain和LlamaIndex在这一趋势中发挥了重要的作用。2023年下半年LLMOps的运维工作流程中微调（或指令调整）模型门槛降低基本成了业内标准流程，这一趋势的发展主要是由以下几个原因，1.微调的成本急剧降低，配合PEFT等方法，可以在单张T4卡上对Llama2微调，这在以前是难以想象的；2.处理公司内保密数据的能力，3.经过微调后可在某些特定任务中开发超过ChatGPT和GPT-4等模型性能的模型的潜力。LLMOps主要包括：LLM微调，自从LLaMA发布后，指
这是《三体》一切故事的开端。三体文明以「不要回答」回应叶文洁向宇宙发出了信号，试图阻止两个文明之间进一步的互动和交流。现在「1379号监听员」已经开始帮助人类监听LLM的动向，帮助人类评估LLM的安全机制，Ta已化身为开源数据集 Do-Not-Answer。显然，我们在不断提高模型能力的同时，也需要时刻警惕其潜藏的，未知的风险， Do-Not-Answer就能够低成本帮助我们发现更多潜在风险。论文链接：:https://arxiv.org/abs/2308.13387项目链接:https://github.com/Libr-AI/do-not-answer/tree/mainDo-Not-An
下面是LLM大模型基础术语库的100个术语及其详细说明和数学公式：1.词汇表(Vocabulary)：包含所有可能出现的单词或子词的集合。2.词嵌入(WordEmbedding)：将每个单词映射到一个固定长度的向量，以便在模型中能够进行数学运算。3.神经网络(NeuralNetwork)：由多个神经元组成的计算模型，可用于学习输入数据之间的复杂关系。4.前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork)：每个神经元仅与下一层的神经元相连的神经网络。5.循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork)：前一个时间步的输出会被传递给当前时间步的输入，以考虑时间顺序的信息。
TensorRTCUDA和TensorRT都是由NVIDIA开发的用于加速深度学习推理的工具。CUDA是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的并行计算能力加速各种计算任务，包括深度学习。CUDA提供了一组API和工具，使得开发者可以方便地在GPU上编写高效的并行代码。TensorRT是NVIDIA开发的一个深度学习推理引擎，可以将训练好的深度学习模型优化并加速，使得在GPU上的推理速度更快。TensorRT使用了一系列的技术，包括网络剪枝、层融合、权重量化和动态张量内存管理等，来减少模型的计算量和内存占用，并利用GPU的硬件特性进行加速。相对于CUDA，TensorRT
目录ArtiificalIntelligence 人工智能LanguageModels 语言模型LargeLanguageModels 大型语言模型
前两章，我们分别介绍了基于微调和prompt的工具调用方案，核心都是如何让大模型和工具进行交互，包括生成工具调用语句和处理工具调用请求。不过在实际应用中，想要设计一个可以落地的LLMAgent，需要更全面整体的系统设计。本章我们以搜索工具为例，介绍如何更好和搜索引擎进行交互的LLMAgent。搜索Agent方案为啥需要整体方案，直接调用搜索接口取Top1返回不成嘛？要是果真如此Simple&Naive，NewBing岂不是很容易复刻->.->我们先来看个例子，前一阵火爆全网的常温超导技术，如果想回答LK99哪些板块会涨，你会得到以下搜索答案从以上的搜索结果不难发现，Top1答案并不能回答问题，
我们正迈入一个由大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）驱动的AI新时代，LLM在诸如客户服务、虚拟助理、内容创作、编程辅助等各类应用中正发挥着越来越重要的作用。然而，随着LLM规模不断扩大，运行大模型所需的资源消耗也越来越大，导致其运行也越来越慢，这给AI应用开发者带来了相当大的挑战。为此，英特尔最近推出了一个名为BigDL-LLM[1]的大模型开源库，可助力AI开发者和研究者在英特尔® 平台上加速优化大语言模型，提升大语言模型在英特尔® 平台上的使用体验。下面就展示了使用BigDL-LLM加速过的330亿参数的大语言模型Vicuna-33b-v1.3[2]在一台搭载英特尔
1.前言之前把ORT的一套推理环境框架搭好了,在项目中也运行得非常愉快,实现了cpu/gpu,fp32/fp16的推理运算,同onnx通用模型在不同推理框架下的性能差异对比贴一下,记录一下自己对各种推理框架的学习状况YoloV8模型大小模型名称参数量NANO3.2M......2.CPU篇CPU推理框架性能比较框架推理耗时(i5-11400H@2.70GHz)/msOnnxRuntime95DNN80 3.GPU篇说明一下,懒得编译OpenCV的CUDA版了.也是菜,不想编译qwqGPU推理框架性能比较框架推理耗时(RTX3050LapTop)/msOnnxRuntime17TensorRT6
来自Meta的Llama2基础模型现已在AmazonSageMakerJumpStart中提供。我们可以通过使用AmazonSageMakerJumpStart快速部署Llama2模型，并且结合开源UI工具Gradio打造专属LLM应用。Llama2简介Llama2是使用优化的Transformer架构的自回归语言模型, 旨在用于英文领域的商业和研究用途，其context长度是Llama1代的两倍。目前提供三种参数规格（7B、13B和70B）的基础模型。（来源：https://ai.meta.com/llama/）使用SageMakerJumpStart 简化大模型的部署一站式开发平台Amaz
译者|布加迪审校|重楼当您浏览Twitter、LinkedIn或新闻源上的时间轴时，可能会看到一些关于聊天机器人、LLM和GPT的内容。因为每周都有新的LLM发布，很多人都在谈论LLM。我们目前置身于一场人工智能革命，许多新应用都依赖于向量嵌入。不妨让我们更多地了解向量数据库以及为什么它们对LLM很重要。向量数据库的定义不妨先定义向量嵌入（VectorEmbedding）。向量嵌入是一种数据表示，它携带语义信息，帮助人工智能系统更好地理解数据，并能够保持长期记忆。对于任何您想学的新东西，最重要的部分是理解并记住主题。嵌入是由人工智能模型生成的，比如含有大量特征的LLM，这使得它们的表示难以管理
