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文章簡(jiǎn)介：小語(yǔ)言模型（SLM）：用於資源受限環(huán)境的高效AI 小語(yǔ)言模型（SLM）是大型語(yǔ)言模型（LLM）的簡(jiǎn)化版本，其參數(shù)少於100億。 該設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)減少計(jì)算

2025-03-15 評(píng)論 0  1079

文章簡(jiǎn)介：解鎖Paligemma 2：視覺模型革命 想像一個(gè)模型無(wú)縫融合視覺理解和語(yǔ)言處理。 那是paligemma 2 - 一種專為高級(jí)多模式任務(wù)設(shè)計(jì)的尖端視覺語(yǔ)言模型

2025-03-14 評(píng)論 0  482

文章簡(jiǎn)介：介紹 想像一下，您正在建立醫(yī)療聊天機(jī)器人，大量的，渴望資源的大型語(yǔ)言模型（LLMS）似乎滿足您的需求。那是小語(yǔ)言模型（SLM）等傑瑪（SLM）發(fā)揮作用

2025-04-13 評(píng)論 0  485

文章簡(jiǎn)介：評(píng)估語(yǔ)言模型：深入研究BLEU指標(biāo)及其他 在人工智能領(lǐng)域，評(píng)估語(yǔ)言模型的性能提出了一個(gè)獨(dú)特的挑戰(zhàn)。與圖像識(shí)別或數(shù)值預(yù)測(cè)等任務(wù)不同，EV

2025-04-23 評(píng)論 0  601

文章簡(jiǎn)介：Tülu3：語(yǔ)言模型的革命性開源後培訓(xùn)框架自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域（NLP）見證了出色的進(jìn)步，訓(xùn)練後技術(shù)在增強(qiáng)語(yǔ)言模型Capabil方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用

2025-03-06 評(píng)論 0  1077

文章簡(jiǎn)介：這項(xiàng)開創(chuàng)性的調(diào)查是2024年2月發(fā)布的“大語(yǔ)言模型的數(shù)據(jù)集：全面調(diào)查”，揭示了大型語(yǔ)言模型（LLM）開發(fā)的400多個(gè)精心分類數(shù)據(jù)集的寶庫(kù)。 編譯

2025-03-19 評(píng)論 0  813

文章簡(jiǎn)介：Bertscore：評(píng)估語(yǔ)言模型的革命性指標(biāo) 我們每天都在很大程度上依賴大型語(yǔ)言模型（LLM），但是準(zhǔn)確地衡量其效率仍然是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。諸如Bleu，Rouge和Meteor之類的傳統(tǒng)指標(biāo)經(jīng)常

2025-04-25 評(píng)論 0  923

文章簡(jiǎn)介：今年，像OpenAI的O1這樣的緊湊型語(yǔ)言模型（CLM）引起了極大的關(guān)注，表明了令人印象深刻的自然語(yǔ)言處理能力。 但是，許多應(yīng)用程序不需要大型模型的巨大資源。 Ente

2025-03-15 評(píng)論 0  654

文章簡(jiǎn)介：大型語(yǔ)言模型（LLM）和不可避免的幻覺問題 您可能使用了諸如Chatgpt，Claude和Gemini之類的AI模型。 這些都是大型語(yǔ)言模型（LLM）的示例，在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的功能強(qiáng)大的AI系統(tǒng)

2025-04-15 評(píng)論 0  814

文章簡(jiǎn)介：視覺語(yǔ)言模型（VLM）：深入研究多模式提示 VLM代表了多模式數(shù)據(jù)處理，無(wú)縫整合文本和視覺輸入的重大飛躍。與僅在文本上運(yùn)行的llms不同，VLM都處理兩個(gè)m

2025-02-25 評(píng)論 0  925

文章簡(jiǎn)介：解鎖AI效率：深入研究專家（MOE）模型和Olmoe的混合物 培訓(xùn)大語(yǔ)言模型（LLMS）需要大量的計(jì)算資源，這對(duì)尋求具有成本效益AI解決方案的組織提出了挑戰(zhàn)。 混合物

2025-03-14 評(píng)論 0  1141

文章簡(jiǎn)介：這項(xiàng)全面的課程探討了大型語(yǔ)言模型（LLM），提供了兩種不同的學(xué)習(xí)路徑：LLM科學(xué)家構(gòu)建最佳LLM的軌道，以及用於開發(fā)和部署基於LLM的應(yīng)用程序的LLM Engineer Track。 互動(dòng)

2025-02-25 評(píng)論 0  834

文章簡(jiǎn)介：理解交叉熵?fù)p失：大型語(yǔ)言模型的關(guān)鍵指標(biāo) 交叉熵?fù)p失是評(píng)估語(yǔ)言模型的基石指標(biāo)之一，它既是訓(xùn)練目標(biāo)，也是評(píng)估指標(biāo)。本文將深入探討交叉熵?fù)p失的含義、在大型語(yǔ)言模型 (LLM) 中的工作原理及其重要性。無(wú)論您是機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者、研究人員，還是希望了解現(xiàn)代人工智能係統(tǒng)如何訓(xùn)練和評(píng)估的人員，本文都將為您提供對(duì)交叉熵?fù)p失及其在語(yǔ)言建模領(lǐng)域意義的全面理解。 目錄 交叉熵?fù)p失是什麼？ 交叉熵?fù)p失的關(guān)鍵特性 二元交叉熵與公式 交叉熵作為損失函數(shù) 交叉熵在大型語(yǔ)言模型中的作用 工作原理？ 公式和解釋 PyT

2025-04-26 評(píng)論 0  1081

文章簡(jiǎn)介：為您的檢索增強(qiáng)發(fā)電（RAG）系統(tǒng)選擇最佳的多語(yǔ)言嵌入模型 在當(dāng)今的相互聯(lián)繫的世界中，建立有效的多語(yǔ)言AI系統(tǒng)至關(guān)重要。 強(qiáng)大的多語(yǔ)言嵌入模型對(duì)於RE至關(guān)重要

2025-04-23 評(píng)論 0  864

文章簡(jiǎn)介：及時(shí)調(diào)整：一種在大型語(yǔ)言模型（LLMS）快速前進(jìn)的領(lǐng)域增強(qiáng)大型語(yǔ)言模型的一種參數(shù)效率方法，諸如及時(shí)調(diào)整之類的技術(shù)對(duì)於保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)至關(guān)重要。 這種方法增強(qiáng)了t之前

2025-03-06 評(píng)論 0  1112

文章簡(jiǎn)介：對(duì)語(yǔ)言模型的精確控制對(duì)於開發(fā)人員和資料科學(xué)家來(lái)說至關(guān)重要。像 Anthropic 的 Claude 這樣的大型語(yǔ)言模型提供了非凡的機(jī)會(huì)，但有效管理代幣是一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

2024-11-10 評(píng)論 0  424

文章簡(jiǎn)介：神經(jīng)2024聚光燈：使用選擇性語(yǔ)言建模（SLM）預(yù)處理語(yǔ)言模型 最近，我在一個(gè)當(dāng)?shù)亻喿x組中介紹了2024年Neurips 2024的引人入勝的論文。

2025-02-25 評(píng)論 0  522

文章簡(jiǎn)介：目錄引言為什麼微調(diào)大型語(yǔ)言模型？解決方案概述環(huán)境設(shè)定使用Python進(jìn)行訓(xùn)練和微調(diào)在.NETCore中整合微調(diào)後的模型部署到Azure最佳實(shí)踐結(jié)論引言大型語(yǔ)言模型(LLM)因其理解和生成類似人類文本的能力而受到廣泛關(guān)注。然而，許多組織擁有獨(dú)特的、特定領(lǐng)域的資料集和詞彙表，通用模型可能無(wú)法完全捕捉到這些資料集和詞彙表。微調(diào)使開發(fā)人員能夠根據(jù)特定環(huán)境或產(chǎn)業(yè)調(diào)整這些大型模型，從而提高準(zhǔn)確性和相關(guān)性。本文將探討如何使用Python微調(diào)LLM，然後將產(chǎn)生的模型整合並部署到.NETCoreC#應(yīng)用程式中，

2025-01-14 評(píng)論 0  1363

文章簡(jiǎn)介：微調(diào)大型語(yǔ)言模型（LLM），例如Bert，Llama，Bart和Mistral AI和其他人的元素可能是計(jì)算密集的。 Google Colab缺乏本地GPU，提供了免費(fèi)的替代方案，但其瞬態(tài)性質(zhì)在PR中面臨挑戰(zhàn)

2025-02-25 評(píng)論 0  676

文章簡(jiǎn)介：利用微調(diào)LLM的功能與Monsterapi：綜合指南 想像一個(gè)虛擬助手完美理解並預(yù)測(cè)您的需求。 由於大型語(yǔ)言模型（LLMS）的進(jìn)步，這已成為現(xiàn)實(shí)。 但是，

2025-04-19 評(píng)論 0  572