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
种方法（方法 3）是替换原始示例的实体。学生"不会生成一个全新的示例，而是替换原始示例中的实体，如姓名、地点、数字等。这样，它就生成了一个与原始示例相似的无标签新示例。这种方法还可以生成更大的示例。 大型语言模型在替换实体方面做得相当出色。因此，它指示 "学生 "模型查找并替换私有实体。除了在步骤 (1) 中替换实体外，该方法的整体流程与第二种方法相同。 在查询 "教师 "时，存在泄露私人信息的风险。因此，为...
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： 将长文本分成合理...
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： 将长文本分成合理...
微调大型语言模型 (LLM) 和 RAG 的区别、优势和劣势
本篇文章有ChatGPT生成，觉得说的有理，给予刊登。 微调大型语言模型 描述： 微调是指在一个预训练的语言模型基础上，使用特定任务或领域的特定数据集进行进一步训练。这一过程会更新模型的权重，以提高其在新数据集上的表现。 优势： 任务特定性能: 微调使模型能够专注于特定任务或领域，从而在该特定上下文中提高准确性和相关性。高效性: 一旦微调完成，模型可以快速生成响应，而不需要额外的外部处理或查找。一致性: 微...
深入探究理解大型语言模型参数和内存需求
概述 大型语言模型 取得了显著进步。GPT-4、谷歌的 Gemini 和 Claude 3 等模型在功能和应用方面树立了新标准。这些模型不仅增强了文本生成和翻译，还在多模态处理方面开辟了新天地，将文本、图像、音频和视频输入结合起来，提供更全面的 AI 解决方案。 例如，OpenAI 的 GPT-4 在理解和生成类似人类的文本方面表现出了显著的进步，而谷歌的 Gemini 模型则擅长处理各种数据类型，包括文本...
低资源低成本评估大型语言模型（LLMs）
随着新的大型语言模型（LLMs）的持续发展，从业者发现自己面临着众多选择，需要从数百个可用选项中选择出最适合其特定需求的模型、提示[40]或超参数。例如，Chatbot Arena基准测试平台积极维护着近100个模型，以对用户指定的开放式查询进行基准测试。同样，AlpacaEval排行榜对805个问题上的200多个模型进行了基准测试。 Chatbot Arena基准测试平台：http...
LLM——用于微调预训练大型语言模型（LLM）的GPU内存优化与微调
前言 GPT-4、Bloom 和 LLaMA 等大型语言模型（LLM）通过扩展至数十亿参数，实现了卓越的性能。然而，这些模型因其庞大的内存需求，在部署进行推理或微调时面临挑战。这里将探讨关于内存的优化技术，旨在估计并优化在 LLM 推理以及在多样化硬件配置上进行微调过程中的内存消耗。 首先，需要认识到大型语言模型在运行时的内存消耗主要受以下几个因素影响： 模型规模：模型拥有的参数数量直接决定了其对内存的需求...
大型语言模型的新挑战：AMR语义表示的神秘力量
DeepVisionary 每日深度学习前沿科技推送&顶会论文&数学建模与科技信息前沿资讯分享，与你一起了解前沿科技知识！ 引言：AMR在大型语言模型中的作用 在自然语言处理（NLP）的领域中，抽象意义表示（Abstract Meaning Representation，简称AMR）作为一种语义表示方法，旨在通过提炼句子中的关键信息（如实体、关系等），以简化语义任务的处理过程。AMR通过显式表示句子的命题结...
LM Studio：一个桌面应用程序，旨在本地计算机上运行大型语言模型（LLM），它允许用户发现、下载并运行本地LLMs
LM Studio是一个桌面应用程序，旨在本地计算机上运行大型语言模型（LLM）。它允许用户发现、下载并运行本地LLMs，支持在Windows、Linux和Mac等PC端部署2510。LM Studio的安装过程涉及访问其官网并选择相应操作系统的版本进行下载安装。安装成功后，用户可以通过该软件选择并运行心仪的模型，这些模型一般在huggingface上找到，重要因素包括模型的大小或参数量910。LM Stud...
从头开始构建自己的 GPT 大型语言模型
图片来源： Tatev Aslanyan 一、说明 我们将使用 PyTorch 从头开始构建生成式 AI、大型语言模型——包括嵌入、位置编码、多头自注意、残差连接、层归一化，Baby GPT 是一个探索性项目，旨在逐步构建类似 GPT 的语言模型。在这个项目中，我不会太详细地解释理论，而是主要展示编码部分。该项目从一个简单的 Bigram 模型开始，并逐渐融入了 Transformer 模型...