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Meta AI重磅推出LIMA!媲美GPT-4、無需RLHF就能對齊!
天下人苦“對齊”久矣!要讓預訓練語言模型的響應和特定任務和用戶偏好對齊,動輒需要百萬示例數據集上的instruction tuning、以及最近從人類反...
RNN(Recurrent Neural Network,循環神經網絡)是一種具有循環結構的神經網絡,它可以處理序列數據,具有記憶功能。RNN在許多領域...
中科大提出:LLMs的個性化綜述,詳述大模型與個性化的挑戰與機遇
因此,我們認為現在是時候審視個性化服務的挑戰以及用大型語言模型來解決它們的機會了。特別是,我們在這篇展望性論文中專門討論了以下幾個方面:現有個性化系統的...
我們每分配一個任務,Auto-GPT 都會給出一個相應的解決計劃。比如,需要瀏覽互聯網或使用新數據,它便會調整其策略,直到任務完成。這就像擁有一個能處理...
數據的標簽錯誤隨處可見,如何在噪聲數據集上學習到一個好的分類器,是很多研究者探索的話題。在 Learning With Noisy Labels 這個大...
今天給大家帶來一篇IJCAI2022浙大和阿里聯合出品的采用對比學習的字典描述知識增強的預訓練語言模型-DictBERT,全名為《Dictionary ...
DISC-LawLLM:復旦大學團隊發布中文智慧法律系統,構建司法評測基準,開源30萬微調數據
DISC-LawLLM是基于我們構建的高質量數據集DISC-Law-SFT在通用領域中文大模型Baichuan-13B上進行全參指令微調得到的法律大模型...
Deepseek上單片機?RT-Thread上跑通大語言模型
前言單片機也能聊天?RT-Thread上跑通大語言模型在RT-Thread論壇上忽然看到了單片機和大模型對話的文章,想著春節期間看到大語言模型的熱度持續...
有了Fine-tune-CoT方法,小模型也能做推理,完美逆襲大模型
如果給語言模型生成一些 prompting,它還向人們展示了其解決復雜任務的能力。標準 prompting 方法,即為使用少樣本的問答對或零樣本的指令的...
基于神經網絡的語言模型(Neural Language Models, NLMs)是現代自然語言處理(NLP)領域的一個重要組成部分,它們通過神經網絡來...
LLM 的涌現能力被正式定義為「在小型模型中不存在但在大型模型中出現的能力」,這是 LLM 與以前的 PLM 區分開來的最顯著特征之一。當出現這種新的能...
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