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关于代码、系统和构建过程中的取舍。

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大型语言模型的复杂推理

讨论了如何训练具有强大复杂推理能力的语言模型,并探讨了如何有效地提示模型以充分释放其潜力;针对语言模型和编程的训练相似性,提出了三阶段的训练:持续训练、监督微调和强化学习;介绍了评估大型语言模型推理能力的一套任务集合;讨论了如何进行提示工程,通过提供各种学习机会使...

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LLaMA 模型简史

LLaMA是Meta发布的语言模型,采用Transformer架构,有多个版本,最大为65B参数。与GPT类似,可用于进一步微调,适用于多种任务。与GPT不同的是,LLaMA是开源的,可以在本地运行。现有的LLaMA模型包括:Alpaca、Vicuna、Koala...

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复杂推理:大语言模型的北极星能力

在 GPT-4 发布博客中,作者写道:“在一次随意的谈话中,GPT-3.5 和 GPT-4 之间的区别可能是微妙的。当任务的复杂程度达到足够的阈值时,差异就会显现出来。”这意味着复杂任务很可能是大型和小型语言模型的关键差异因素。在这篇文章中,我们将仔细分析讨论如何...

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GPT-4终极指南

一份关于如何使用GPT3和GPT4的指南,其中包括100多个资源,可以帮助学习如何用它来提高生活效率。包括如何学习ChatGPT基础知识、如何学习ChatGPT高级知识、如何在语言学习中使用GPT-3、如何在教学中使用GPT-3、如何使用GPT-4等,还提供了如何...

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Transformers相关文献资源大列表

包含了各种各样的Transformer模型,例如BERT、GPT、Transformer-XL等,这些模型已经在许多自然语言处理任务中得到了广泛应用。此外,该列表还提供了这些模型的相关论文和代码链接,为自然语言处理领域的研究人员和开发者提供了很好的参考资源

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DB-GPT

于vicuna-13b和FastChat的开源实验项目,采用了langchain和llama-index技术进行上下文学习和问答。项目完全本地化部署,保证数据的隐私安全,能直接连接到私有数据库处理私有数据。其功能包括SQL生成、SQL诊断、数据库知识问答等

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PaLM 2技术报告

Google最新发布PaLM 2,一种新的语言模型,具有更好的多语言和推理能力,同时比其前身PaLM更节省计算资源。PaLM 2综合了多项研究进展,包括计算最优的模型和数据规模、更多样化和多语言的数据集、以及更有效的模型架构和目标函数。PaLM 2在多种任务和能力...