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文章簡介：解鎖Paligemma 2：視覺模型革命 想象一個模型無縫融合視覺理解和語言處理。 那是paligemma 2 - 一種專為高級多模式任務(wù)設(shè)計的尖端視覺語言模型

2025-03-14 評論 0  485

文章簡介：小語言模型（SLM）：用于資源受限環(huán)境的高效AI 小語言模型（SLM）是大型語言模型（LLM）的簡化版本，其參數(shù)少于100億。 該設(shè)計優(yōu)先級減少計算

2025-03-15 評論 0  1079

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

2025-03-19 評論 0  813

文章簡介：介紹 想象一下，您正在建立醫(yī)療聊天機器人，大量的，渴望資源的大型語言模型（LLMS）似乎滿足您的需求。那是小語言模型（SLM）等杰瑪（SLM）發(fā)揮作用

2025-04-13 評論 0  487

文章簡介：評估語言模型：深入研究BLEU指標(biāo)及其他 在人工智能領(lǐng)域，評估語言模型的性能提出了一個獨特的挑戰(zhàn)。與圖像識別或數(shù)值預(yù)測等任務(wù)不同，EV

2025-04-23 評論 0  602

文章簡介：Tülu3：語言模型的革命性開源后培訓(xùn)框架 自然語言處理領(lǐng)域（NLP）見證了顯著的進步，培訓(xùn)后技術(shù)在增強語言模型Capabil方面起著關(guān)鍵作用

2025-03-06 評論 0  1077

文章簡介：Bertscore：評估語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言模型（LLM），但是準(zhǔn)確地衡量其效率仍然是一個重大挑戰(zhàn)。諸如Bleu，Rouge和Meteor之類的傳統(tǒng)指標(biāo)經(jīng)常

2025-04-25 評論 0  924

文章簡介：大型語言模型（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)練的功能強大的AI系統(tǒng)

2025-04-15 評論 0  814

文章簡介：目錄引言為什么微調(diào)大型語言模型？解決方案概述環(huán)境設(shè)置使用Python進行訓(xùn)練和微調(diào)在.NETCore中集成微調(diào)后的模型部署到Azure最佳實踐結(jié)論引言大型語言模型(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，許多組織擁有獨特的、特定于領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集和詞匯表，通用模型可能無法完全捕捉到這些數(shù)據(jù)集和詞匯表。微調(diào)使開發(fā)人員能夠根據(jù)特定環(huán)境或行業(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，然后將生成的模型集成并部署到.NETCoreC#應(yīng)用程序中，

2025-01-14 評論 0  1363

文章簡介：今年，像OpenAI的O1這樣的緊湊型語言模型（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 評論 0  654

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

2025-03-14 評論 0  1142

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

2025-02-25 評論 0  925

文章簡介：這項全面的課程探討了大型語言模型（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，以及用于開發(fā)和部署基于LLM的應(yīng)用程序的LLM Engineer Track。 互動

2025-02-25 評論 0  834

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

2025-04-26 評論 0  1083

文章簡介：對語言模型的精確控制對于開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家來說至關(guān)重要。像 Anthropic 的 Claude 這樣的大型語言模型提供了非凡的機會，但有效管理代幣是一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

2024-11-10 評論 0  424

文章簡介：為您的檢索增強發(fā)電（RAG）系統(tǒng)選擇最佳的多語言嵌入模型 在當(dāng)今的相互聯(lián)系的世界中，建立有效的多語言AI系統(tǒng)至關(guān)重要。 強大的多語言嵌入模型對于RE至關(guān)重要

2025-04-23 評論 0  864

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

2025-02-25 評論 0  676

文章簡介：利用微調(diào)LLM的功能與Monsterapi：綜合指南 想象一個虛擬助手完美理解并預(yù)測您的需求。 由于大型語言模型（LLMS）的進步，這已成為現(xiàn)實。 但是，

2025-04-19 評論 0  575

文章簡介：Der Spiegel使用大型語言模型（LLM）探索以改善新聞文章的建議。 離線實驗評估了LLM根據(jù)閱讀歷史預(yù)測讀者興趣的能力。 方法論： 讀者調(diào)查數(shù)據(jù)提供了地面t

2025-02-25 評論 0  256

文章簡介：在筆記本電腦上運行自己的chatgpt：LLM量化指南 曾經(jīng)夢想直接在筆記本電腦上運行自己的chatgpt嗎？ 得益于大語言模型（LLMS）的進步，這已成為現(xiàn)實。 關(guān)鍵是量化-Techniq

2025-03-05 評論 0  909