提示词优化、GPTs逆向工程、大语言模型原理、大语言模型优化、开源模型本地私有化部署、从零构建大语言模型、智能体构建以及大语言模型的发展趋势

深入理解和掌握大语言模型的前言技术,涵盖了提示词优化、GPTs逆向工程、大语言模型原理、大语言模型优化、开源模型本地私有化部署、从零构建大语言模型、智能体构建以及大语言模型的发展趋势。通过系统化的学习,不仅掌握理论知识,还能在实际操作中获得宝贵经验。 学习如何优化提示词,掌握GPTs逆向工程技术,了解并应用Transformer、BERT、GPT等模型的工作原理,精通检索增强生成、微调和量化技术,掌握开源大...

如何在本地部署大语言模型

近年来,随着大语言模型(如GPT、BERT等)的迅速发展,越来越多的开发者和研究人员希望在本地环境中部署这些强大的模型,以便用于特定的应用场景或进行个性化的研究。本文将详细介绍如何在本地部署大语言模型,涵盖必要的环境配置、模型选择、代码实现及后续优化等方面,助你轻松上手。 1. 环境准备 1.1 硬件要求 在部署大语言模型之前,首先需要确保你的硬件环境能够满足模型的运行要求。以下是推荐的硬件配置: CPU:...

【AI大语言模型】提示词工程基础及进阶

【AI大语言模型】提示词工程基础及进阶 什么是提示词(Prompt) 提示词(Prompt)是与人工智能对话时用来引导或触发生成某种输出的指令。 它相当于你在与 AI 进行互动时所提出的问题或任务说明。提示词可以是简短的指令、一个问题,甚至是一段描述,目的是明确告诉 AI 你期望得到的结果。 提示词提示词,也就是给大语言模型提供提示,告诉大语言模型一个基础的上下文环境。就类似于告诉一个小学生现在是在上数学...

ChemChat——大语言模型与化学的未来,以及整合外部工具和聊天机器人的潜力

概述 论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.16235 虽然近年来技术创新和变革日新月异,从根本上改变了我们对生物化学过程的认识,但化学领域仍花费大量时间和金钱–"10 年 "和 “3000 亿”–将新产品推向市场。这是由于实验室实验的高失败率、化学探索的广阔空间以及包括意外发现在内的强大运气成分。常见的情况是,设计一种分子,设计一条合成路线,并根据各种理论花费大量时间进行合成,...

LLaMA: 开源大语言模型的革新者

今天给大家分享一篇论文《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》,这篇论文介绍了一系列开源且高效的基础语言模型LLaMA(Large Language Model Meta AI),并展示了它们如何在较小的参数规模下,仍能与当前最先进的大模型相媲美。论文中最引人注目的是,LLaMA-13B在规模比GPT-3小十倍的情况下,性能却超越了GPT-3...

AI大模型探索之路-训练篇11:大语言模型Transformer库-Model组件实践

系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Transf...

大语言模型与词向量表示

       大语言模型(Large Language Models, LLMs)与词向量表示之间的关系是紧密相连的。以下是几个关键点,说明了它们之间的联系: 1. 高质量词向量的生成        大语言模型能够生成高质量的词向量表示。这些模型通过在大量文本数据上的预训练学习到单词和短语的丰富语义特征。大语言模型之所以能够生成高质量的词向量表示,主要得益于以下几个方面: 大规模数据预训练: 这些模型在海量...

AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理

系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化 目录 系列篇章💥前言一、数据准备1、通用文本数据2、专业文本数据 二、数据质量过滤1、基于启发式规则2、基于分类器方...

大语言模型在人类层面预测未来的研究与应用

概述 这项研究将探讨语言模型(LM)能否预测未来事件。在这项研究中,将开发一个系统来自动收集信息、生成和汇总预测结果。将从一个竞争性预测平台收集有关问题的数据,以评估 LM 的预测能力。结果表明,LM 可以与具有竞争力的人类预测人员相媲美,甚至超过他们。研究表明,使用 LM 预测未来有可能为组织决策提供有用的信息。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2402.18563.pdf 介绍 ...

AI大模型探索之路-训练篇10:大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践

系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Transf...
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