本文详细介绍了如何从头开始构建一个小型语言模型(LLM),包括预训练、指令微调和对齐等关键步骤,为读者提供了一个完整的LLM开发流程指南。
MAX平台是Modular公司推出的一套集成AI库、工具和技术的平台,旨在统一和加速AI部署工作流程。本文详细介绍了MAX平台的特点、优势及使用方法。
探索Wllama项目如何通过WebAssembly binding为llama.cpp提供支持,实现浏览器内LLM推理,开创AI应用新篇章。
本文全面概述了大型语言模型(LLM)的研究进展、应用场景及面临的挑战。文章涵盖了LLM的基本概念、主要技术、评估方法、典型应用以及伦理和安全问题,为读者提供了LLM领域的全面认识。
Tree of Thought (ToT)是一种新型的大语言模型推理框架,通过模拟人类思维过程中的试错和回溯,显著提升了LLM在复杂任务中的表现。本文深入解析ToT的核心原理、实现方法及其在数独等典型问题上的应用效果。
VPGTrans是一种创新的框架,用于在不同大型语言模型(LLMs)之间迁移视觉提示生成器(VPG),以显著降低成本的方式构建视觉-语言LLMs。该方法可以将GPU使用时间减少10倍以上,训练数据减少到约10%,同时保持模型性能。
BoCoEL是一个基于贝叶斯优化的大型语言模型评估工具,能够以极低的计算成本快速准确地评估模型性能。本文将深入介绍BoCoEL的工作原理、主要特性及其在大语言模型评估领域的重要意义。
Google Colab是一个强大的在线Jupyter笔记本环境,支持协作和共享功能。本文介绍了如何在Colab中与他人共享笔记本,同时保护代码并限制权限,实现安全高效的协作。
STaRK是一个开创性的项目,旨在评估大语言模型在文本和关系型知识库上的检索能力。本文深入探讨了STaRK的设计理念、主要特性和潜在应用,为研究人员和开发者提供了宝贵的洞察。
LangChain Swift是一个为Swift语言打造的AI开发框架,优化适配iOS、macOS、watchOS和visionOS等Apple平台。它提供了丰富的功能,让开发者能够轻松构建各种基于大语言模型的智能应用。
LionAGI是一个强大的智能代理工作流自动化框架,旨在将先进的机器学习模型无缝集成到现有的数据基础设施中。它为数据科学家和机器学习工程师提供了一 个灵活高效的平台,用于构建和优化复杂的智能系统。
探索利用自我询问技术提高大型语言模型(LLM)输出准确性的创新方法,深入分析Fact-Checker项目如何应对AI生成内容的可信度挑战。
本文将带您深入了解LLM Zoo项目,探索当前最前沿的开源大语言模型,包括LLaMA、Alpaca、Vicuna等,介绍它们的特点、训练数据和应用场景,为您呈现一幅丰富多彩的大语言模型全景图。
DeepWorks是一个由Avkash Chauhan创建的GitHub仓库,收集了大量深度学习项目和资源。它涵盖了从入门教程到前沿研究的广泛内容,是深度学习爱好者和专业人士的宝贵资源。
ArXivQA是一个创新的项目,旨在利用大型语言模型为arXiv上的科研论文提供自动化问答服务。该项目通过整合先进的自然语言处理技术,为研究人员提供了一种高效获取和理解学术文献内容的新方式。
本文深入探讨了推荐系统领域从传统的ID特征到基于多模态和大语言模型的新范式的演进过程。文章回顾了相关研究进展,分析了不同方法的优缺点,并展望了推荐系统的未来发展方向。
AlignBench是一个专门用于评估中文大语言模型与人类意图对齐程度的全面基准。它采用多维度评估方法,结合人工参与的数据构建流程和规则校准的LLM-as-Judge评价方式,为中文大模型的对齐性能提供了可靠且可解释的评测标准。
Knowledge-GPT 是一个创新的开源项目,旨在从各种信息源中提取知识,并利用 GPT 和其他语言模型进行智能问答。它能够处理多种格式的数据,包 括网页、PDF、PPT 和文档等,为用户提供灵活而强大的知识管理和问答解决方案。
本文汇总了大语言模型(LLM)全栈开发的优质资源,涵盖LLM算法、训练、推理、压缩等多个方面,旨在为从事LLM研究和应用的开发者提供全面的学习参考。
这是一个基于LangChain和ChatGPT的创新工具,允许用户上传PDF、DOCX和TXT文档,并与之进行智能对话。它为研究人员、学生和专业人士提供了一种前所未有的方式来与文档内容互动。
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