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標(biāo)簽 > llm
在人工智能領(lǐng)域,LLM代表“大型語(yǔ)言模型”。在人工智能(AI)領(lǐng)域自然語(yǔ)言處理(NLP)是一個(gè)快速進(jìn)展的領(lǐng)域。NLP中最重要是大語(yǔ)言模型(LLM)。大語(yǔ)言模型(英文:Large Language Model,縮寫(xiě)LLM),也稱(chēng)大型語(yǔ)言模型,是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的模型。
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? 最近幾年,GPT-3、PaLM和GPT-4等LLM刷爆了各種NLP任務(wù),特別是在zero-shot和few-shot方面表現(xiàn)出它們強(qiáng)大的性能。因此,...
2023-05-29 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 2455 0
大模型LLM領(lǐng)域,有哪些可以作為學(xué)術(shù)研究方向?
隨著全球大煉模型不斷積累的豐富經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),人們發(fā)現(xiàn)大模型呈現(xiàn)出很多與以往統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型、甚至預(yù)訓(xùn)練小模型不同的特性,耳熟能詳?shù)娜鏔ew/Zer...
2023-05-29 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理nlp 1211 0
Temperature 是一個(gè)超參數(shù),可用于控制生成語(yǔ)言模型中生成文本的隨機(jī)性和創(chuàng)造性。它用于調(diào)整模型的softmax輸出層中預(yù)測(cè)詞的概率。溫度參數(shù)定義...
2023-05-24 標(biāo)簽:TemperatureLLM 1336 0
中國(guó)研究人員提出StructGPT,提高LLM對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的零樣本推理能力
盡管結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的體量往往非常巨大,但不可能容納輸入提示中的所有數(shù)據(jù)記錄(例如,ChatGPT 的最大上下文長(zhǎng)度為 4096)。將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)線(xiàn)性化為 LL...
2023-05-24 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)管理自然語(yǔ)言處理知識(shí)圖譜 3121 0
鑒于價(jià)格和質(zhì)量的廣泛差異,從業(yè)者可能很難決定如何最好地使用所有可用的 LLM 工具。此外,如果服務(wù)中斷,則依賴(lài)單個(gè) API 提供者是不可靠的,這可能發(fā)生...
2023-05-23 標(biāo)簽:API數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 875 0
現(xiàn)在是2023年5月,截止目前,網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)開(kāi)源了眾多的LLM,如何用較低的成本,判斷LLM的基礎(chǔ)性能,選到適合自己任務(wù)的LLM,成為一個(gè)關(guān)鍵。 本文會(huì)涉...
2023-05-22 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集GPT 1839 0
邱錫鵬團(tuán)隊(duì)提出具有內(nèi)生跨模態(tài)能力的SpeechGPT,為多模態(tài)LLM指明方向
大型語(yǔ)言模型(LLM)在各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的能力。與此同時(shí),多模態(tài)大型語(yǔ)言模型,如 GPT-4、PALM-E 和 LLaVA,已經(jīng)探索了 ...
LLM底座模型:LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT結(jié)構(gòu)對(duì)比
使用RMSNorm(即Root Mean square Layer Normalization)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,RMSNorm可以參考論文:Roo...
2023-05-19 標(biāo)簽:電源優(yōu)化器GPTBPEKF算法 4162 0
「顧大局,識(shí)大體」,Nullmax BEV障礙物檢測(cè)的超級(jí)視野
一方面,傳統(tǒng)算法普遍首先基于深度學(xué)習(xí)在圖像視角完成目標(biāo)檢測(cè),然后通過(guò)復(fù)雜的后處理將其轉(zhuǎn)換至三維BEV視角。這不僅讓整個(gè)流程變得復(fù)雜,消耗更多算力,而且對(duì)...
2023-05-18 標(biāo)簽:算法目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí) 727 0
本文整理了近兩年來(lái)基于LLM做vision-lanuage任務(wù)的一些工作,并將其劃分為4個(gè)類(lèi)別:
2023-05-17 標(biāo)簽:編碼器數(shù)據(jù)語(yǔ)言模型 932 0
通過(guò)我們的VPGTrans框架可以根據(jù)需求為各種新的大語(yǔ)言模型靈活添加視覺(jué)模塊。比如我們?cè)贚LaMA-7B和Vicuna-7B基礎(chǔ)上制作了VL-LLaM...
大型語(yǔ)言模型LLM(Large Language Model)具有很強(qiáng)的通用知識(shí)理解以及較強(qiáng)的邏輯推理能力,但其只能處理文本數(shù)據(jù)。雖然已經(jīng)發(fā)布的GPT4...
首個(gè)中文醫(yī)學(xué)知識(shí)LLM:真正的賽華佗—華駝(HuaTuo)
通過(guò)醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜和 GPT 3.5 API 構(gòu)建了中文醫(yī)學(xué)指令數(shù)據(jù)集,并在此基礎(chǔ)上對(duì) LLaMA 進(jìn)行了指令微調(diào),提高了 LLaMA 在醫(yī)療領(lǐng)域的問(wèn)答效果。
從3D車(chē)道線(xiàn)到局部地圖,BEV視角求解「路在何方」| Nullmax進(jìn)化學(xué)
在這方面,Nullmax曾分享過(guò)一些出色的研究,包括用于3D車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)的CurveFormer,近日入選了國(guó)際機(jī)器人和自動(dòng)化頂級(jí)會(huì)議ICRA 2023,...
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