大型语言模型

GenAI确实有不可否认的前景，但大型语言模型（LLM）可能并不是在企业中应用它的最佳方式。未来有望出现基于特定数据的、更节能的小型模型，这些模型允许IT部门保持控制。

本文将按照论文《LoRA：大型语言模型的低阶适配》中提出的方法详细介绍如何使用LoRA技术对大型语言模型进行微调。

“Mixtral有46.7B的总参数，但每个令牌只使用12.9B参数。因此，它以与12.9B型号相同的速度和成本处理输入并生成输出。”

作为一个功能强大且使用便捷的工具套件，Ollama不仅为用户提供了精心策源的优质模型备选，更允许直接引入自有的自定义模型，确保了最大程度的灵活性和定制空间。

大型语言模型(llm)是在巨大的文本语料库上训练的，在那里他们获得了大量的事实知识。这些知识嵌入到它们的参数中，然后可以在需要时使用。这些模型的知识在培训结束时被“具体化”。在预训练结束时，模型实际上停止学习。

嵌入模型已经成为大型语言模型（LLM）应用的重要组成部分，可以实现检测文本相似度、信息检索和聚类等任务。然而，与生成任务中使用的架构不同，嵌入模型主要基于Transformer架构。

回到机器学习的“古老”时代，在您可以使用大型语言模型（LLM）作为调优模型的基础之前，您基本上必须在所有数据上训练每个可能的机器学习模型，以找到最佳（或最不糟糕）的拟合。

本文将深入探索当前火热的Llama 3模型背后的转换器架构的细微差别，并分析其在生成式人工智能生态系统的发展前景。

Anthropic 已经确定了如何在 Claude Sonnet 中表征数百万个概念。这是对现代生产级大型语言模型的首次详细理解。这种可解释性将帮助我们提高人工智能模型的安全性，具有里程碑意义。

Hinton 认为，大型语言模型通过寻找不同领域的共同结构来进行编码，这种能力使它们能够压缩信息并形成深层次的理解，发现现实世界中人类尚未发现的万事万物的联系，这是创造力的来源。

本文主要介绍如何通过检索增强生成(RAG)增强LLM，并使用LlamaIndex和LangChain作为数据场景，将应用程序部署到Heroku。

从非结构化文本中提取有价值的见解是金融行业的关键应用。然而，这项任务往往超出了简单的数据提取，需要高级推理能力。

提示工程是说服机器做人类想做之事的最新艺术。本文是关于编写LLM提示必知的10件事。

ChatGPT让人们兴奋不已，为什么苹果、亚马逊、摩根大通、德意志银行、三星和埃森哲等这么多企业都禁止使用它呢?主要是由于担心部署像ChatGPT这样的外部大型语言模型(LLM)，可能导致敏感数据被传输和存储在企业安全环境之外。

Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - LLM 评估 。