将大型语言模型（如GPT-4）微调用于文本续写任务
要将大型语言模型（如GPT-4）微调用于文本续写任务，构造高质量的训练数据至关重要。以下是如何构造训练数据的详细步骤： 1. 数据收集： 多样性： 收集多种类型的文本，包括小说、新闻、论文、博客等，以确保模型能够适应不同的写作风格和主题。版权问题： 确保所使用的数据没有版权限制，或者获得了必要的使用权限。 2. 数据预处理： 文本清洗： 去除噪音，如HTML标签、特殊字符和乱码。分段处理： 将长文本...
探索大型语言模型（LLMs）能否在不泄露私人信息的情况下联合其他大型语言模型共同解决问题
概述 谷歌的 Gemini Ultra（2023 年）和 OpenAI 的 GPT-4 （2023 年）等大规模语言模型在许多任务中都表现出了令人印象深刻的性能。然而，这些模型不仅推理成本高昂，而且运行于数据中心，而数据中心并非本地环境，无法获得私人数据。另一方面，可以在私人环境中运行的模型，如 Gemini Nano，可以在用户的设备上运行，但其性能有限。 为了在私密环境中实现最先进的性能，需要本...
MatSci-LLM ——潜力和挑战以及大规模语言模型在材料科学中的应用
概述 大规模语言模型的出现正在从根本上改变技术开发和研究的方式。大规模语言模型不仅对自然语言处理领域产生了重大影响，而且对许多相关领域也产生了重大影响，例如从文本生成图像的计算机视觉（Zhang 等人，2023 年）。因此，将大规模语言模型的能力融入各行各业的工作正在加速进行。 例如，医疗保健（He 等人，2023 年）、法律（Dahl 等人，2024 年）、金融（Wu 等人，2023 年a）和软件...
大语言模型：谁来评判搜索结果的相关性？
要的任务。简单来说，它决定了在你搜索某个问题时，回传的文档是否真正解答了你的问题。而过去，这项任务主要依赖于人类专家的判断，譬如美国国家标准与技术研究所（NIST）几十年来的评估流程。然而，随着大语言模型（LLMs，Large Language Models）的崛起，自动化相关性评估似乎不再是科幻小说中的情节，而是一个切实可行的研究方向。 在《A Large-Scale Study of Releva...
自动生成元启发式算法：大语言模型在优化领域的新应用
近年来，随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，这些模型在算法自动化设计中的潜力引起了广泛关注。特别是在元启发式算法设计领域，研究人员开始利用LLM生成新型优化算法，为复杂问题求解提供了更多可能性。 元启发式算法与其挑战 元启发式算法是一类通用的优化算法，通过模拟自然现象或抽象行为（如遗传、进化或动物行为）来解决复杂的优化问题。这类算法需要平衡全局探索和局部开发，设计时通常需要大量的领域知识和经验。...
探索AI安全治理，打造大模型时代的可信AI
探索AI安全治理，打造大模型时代的可信AI 0. 前言1. CCF-CV 企业交流会1.1 活动介绍1.2 走进合合信息 2. 大模型发展与安全挑战3. 打造大模型时代的可信 AI3.1 平衡生成式AI的创新与风险3.2 视觉内容安全技术的前沿进展与应用3.3 人工智能安全检测评估的逻辑和要点3.4 深度伪造视频的主动防御与被动检测技术3.5 生成式人工智能安全与治理 小结 0. 前言 随着人工智能...
SKETCHPAD——允许语言模型生成中间草图,在几何、函数、图算法和游戏策略等所有数学任务中持续提高基础模型的性能
原型，建筑师用它来绘制蓝图，甚至科学家也用它来传达复杂的概念和实验结果。 多模态语言建模的最新进展主要集中在通过绘制所谓的 "中间草图 "来简化推理的任务上。在涉及几何或复杂数学问题等主要基准测试中，模型会收到图表图像，并回答需要符号或空间理解的问题。此时，例如在几何问题中，可以通过绘制中间草图（如辅助线）来提高推理能力，这与人们解决问题的方式相同。 计算机视觉基准具有类似的特点，例如，在物体检测中，...
阿里云百炼大模型生成贪吃蛇小游戏
阿里云百炼大模型生成贪吃蛇小游戏 为了在贪吃蛇游戏中添加背景音乐，我们可以使用Pygame的mixer模块。以下是修改后的代码，包含了背景音乐的加载和播放功能： 安装Pygame（如果你还没有安装）： pip install pygame 准备音乐文件：确保你有一个音乐文件（例如background_music.mp3），并将它放在与你的Python脚本相同的目录中。 修改代码：在代码中加入背景音乐...
模型优化之知识蒸馏
文章目录 知识蒸馏优点工作原理示例代码 知识蒸馏优点 把老师模型中的规律迁移到学生模型中，相比从头训练，加快了训练速度。另一方面，如果学生模型的训练精度和老师模型差不多，相当于得到了规模更小的学生模型，起到模型压缩的效果。最后，教师模型一般被大量数据训练过，学生模型也相当于被间接数据增强了，有防止过拟合的效果。 工作原理 选择教师模型：挑选一个已经在目标任务上经过充分训练并且性能优秀的大型复杂模型作...
Llama3模型详解 - Meta最新开源大模型全面解析
一、模型概述 1. 基本信息 发布机构: Meta AI开源协议: Llama 2 Community License Agreement模型规格: 7B/13B/34B/70B训练数据: 2万亿tokens上下文长度: 8K tokens(基础版本) 2. 模型特点 架构创新 改进的Transformer结构优化的注意力机制更高效的位置编码 性能提升 相比Llama2提升40%性能更强的多语言能力...