文章目录 “扮演”或“成为”类指令：“总结”或“概述”类指令：“比较”或“对比”类指令：“解释”或“定义”类指令：“继续”或“接下来”类指令：“转换”或“改写”类指令： 在大语言模型中，Magic words（魔法词）或Prompt engineering（提示工程）的作用是不可忽视的，它们可以极大地影响模型的输出。下面通过几个具体的例子来详细介绍Magic words在大语言模型Prompt中的应用和效...

文章目录 这篇文章是斯坦福大学的团队完成的一篇大语言模型的评测文章，文章的简称为HELM。 大语言模型的训练成本：目前来说，训练一个大语言模型的成本都在1000万人民币以上。 效果最好的大模型：文章中提出InstrcutGPT-v2在整体任务上表现最好。 开源大模型和闭源大模型的效果对比：开源的大语言模型效果一般比闭源的语言大模型效果差一些。 模型效果和参数量的关系：一般来说，模型越大效果越好；如果需要在...

近期看到阿里开源了720亿参数模型通义千问，已实现“全尺寸、全模态”开源，对这个动作的一些想法，包括好处和缺点 国内大语言模型的开源有许多好处，如下： 1. 提升技术水平：国内大语言模型开源可以使更多的研究人员、工程师和学生参与进来，共同开发和改进模型，从而提升国内的自然语言处理技术水平。 2. 降低研发成本：开源模型可以让企业和研究机构节省研发成本，避免重复造轮子，加速模型迭代和推广应用。 3. 推动产业...

LM，并且可以通过根据场景中特定对象的语言描述输出位置标记来训练定位。通过这种方式，3D-LLM 可以更好地捕获 3D 空间信息。 综上所述，我们的论文有以下贡献： 我们引入了一系列新的基于 3D 的大语言模型 (3D-LLM)，它可以将具有特征和语言提示的 3D 点作为输入，并执行各种 3D 相关任务。我们专注于普通LLM或 2D-LLM 范围之外的任务，例如有关整体场景理解、3D 空间关系、可供性和 3...

假设你想参加流行的游戏节目 Jeopardy（这是一个美国电视游戏节目，参赛者将获得答案并必须猜测问题）。 要参加演出，你需要了解任何事情的一切。 所以你决定在接下来的三年里每天都花时间阅读互联网上的所有内容。 你很快就会意识到这比最初看起来更难，并且需要投入巨大的时间。 你还意识到互联网上有大量的信息。 其中一些是事实，一些是观点，而大多数则介于两者之间。 Jeopardy 是基于事实的，因此将大部分时...

70亿的模型参数（模型参数越大，模型的推理能力越强，当然随之训练模型的成本也就越高）。LoRA，英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。如果想让一个预训练大语言模型能够执行特定领域内的任务，一般需要做fine-tuning，但是目前推理效果好的大语言模型参数维度非常...

IT之家 6 月 9 日消息，据韩媒“Chosun Ilbo”6 月 8 日报道，三星电子已于本月初正式开启了大语言模型（LLM）的开发工作。 该项目由三星研究院主导，动员了所有相关的人力和资源，以 7 月末完成初期开发为目标，该项目将供三星内部使用。 ▲ 图源三星官方 IT之家注意到，多名三星相关人士向韩媒表示，所有其他内部软件开发组织都被限制使用 GPU，且主要关联公司也都成立了人工智能开发小组，因为...

三天热度果然名不虚传，写作的效率有所下降，但是只要坚持二十一天就能养成习惯啦！冲冲冲！ 又被推进每日值得看啦！那我加油，尽量补充点内容，使其更加精彩！ 上一节回顾 文章链接 在上一章我们将词的概念，通过n-gram组合成了n个词的切片，终于将前后词之间建立了一个联系，可以根据词的关系，逐步看见句子之间的相似度，以及根据高频词能够判断文章之间的关联程度。 上一节todo 相关代码未补充完整预计明后两天停更新...

传统方法所不具备的能力，比如能够根据图像创作故事，无需 OCR 的数学推理等，这为实现人工智能的通用智能提供了一条潜在路径。为此，行行AI人才特邀新加坡国立大学在读博士生张傲老师，给大家带来《多模态大语言模型(MLLM)的简介及高效训练》课程，通过直播为大家讲解”现有MLLM的架构设计、训练流程、数据选取，并介绍如何通过迁移学习的方式快速构建新的MLLM。”感兴趣的同学提前预约直播前排观看哦！张傲老师，...

感谢上一期能够进入csdn“每日推荐看”，那必然带着热情写下第二期《从n-gram到TFIDF》，这里引入一本《Speach and Language Processing》第三版翻译版本（语音与语言处理(SLP)），前半部分写的很好！里面连编辑距离（海明距离）都讲了，所以算很详细的了。那本期末尾留一个坑，利用编辑距离计算文本相似度！ 上一节精彩回顾 原文链接 我们学习了词袋模型，并且仅使用了jieba库...