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Large Graph Models: A Perspective
本文是LLM系列文章 针对 Large Graph Models A Perspective 的翻译 TOC 摘要 大型模型已成为人工智能 尤其是机器学习领域的最新突破性成就 然而 当涉及到图形时 大型模型并没有像在自然语言处理和计算机视觉
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MindMap: Knowledge Graph Prompting Sparks Graph of Thoughts in Large Language Models
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Unleashing the Power of Graph Learning through LLM-based Autonomous Agents
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A Survey on Evaluation of Large Language Models
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吴恩达ChatGPT《LangChain for LLM Application Development》笔记
基于 LangChain 的 LLM 应用开发 1 介绍 现在 使用 Prompt 可以快速开发一个应用程序 但是一个应用程序可能需要多次写Prompt 并对 LLM 的输出结果进行解析 因此 需要编写很多胶水代码 Harrison Cha
AIGC
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使用 Docker 快速上手中文版 LLaMA2 开源大模型
本篇文章 我们聊聊如何使用 Docker 容器快速上手朋友团队出品的中文版 LLaMA2 开源大模型 国内第一个真正开源 可以运行 下载 私有部署 并且支持商业使用 写在前面 感慨于昨天 Meta LLaMA2 模型开放下载之后 GitHu
Llama2
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人工智能
AIGC之常见LLM免费使用
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AIGC
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GPT4
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Claude
请体验一下falcon 180b 大语言模型的感觉
引言 由Technology Innovation Institute T四训练的开源大模型Falcon 180B登陆Hugging Face Falcon180B为开源大模型树立了全新的标杆 作为当前最大的开源大模型 有l80B参数并且是
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An Efficient Memory-Augmented Transformer for Knowledge-Intensive NLP Tasks
本文是LLM系列文章 针对 An Efficient Memory Augmented Transformer for Knowledge 一种用于知识密集型NLP任务的高效内存增强转换器 摘要 1 引言 2 相关工作 3 高效内存增强Tr
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保姆级教程:Linux和Windows下本地化部署Vicuna模型
目录 文章摘要 一 Vicuna简介 1 Vicuna模型定义 2 Vicuna模型的应用场景 3 Vicuna模型的训练数据 4 Vicuna模型的版本 5 性能评估 二 linux 操作系统下部署 1 环境介绍 2 安装Python3
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KNOWLEDGE SOLVER: TEACHING LLMS TO SEARCH FOR DOMAIN KNOWLEDGE FROM KNOWLEDGE GRAPHS
本文是LLM系列文章 针对 KNOWLEDGE SOLVER TEACHING LLMS TO SEARCH FOR DOMAIN KNOWLEDGE FROM KNOWLEDGE GRAPHS 的翻译 知识求解器 教LLMS从知识图谱中搜
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LLM微调
下面我只是分析讲解下这些方法的原理以及具体代码是怎么实现的 不对效果进行评价 毕竟不同任务不同数据集效果差别还是挺大的 文章目录 0 hard prompt soft prompt区别 1 Prefix Tuning 2 Prompt Tu
LLM微调
算法岗面试
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Data-centric Artificial Intelligence: A Survey
本文是AI相关的论文 针对 Data centric Artificial Intelligence A Survey 的翻译 以数据为中心的人工智能 综述 摘要 1 引言 2 数据为中心AI的背景 3 训练数据开发 4 推理数据开发 5
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简介 月黑见渔灯 孤光一点萤 微微风簇浪 散作满河星 小伙伴们好 我是微信公众号 小窗幽记机器学习 的小编 卖钢丝球的小男孩 今天这篇小作文主要介绍Vicuna模型 基于官方模型13B模型部署服务及对话实测 更多 更新文章欢迎关注微信公众号
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Streamlit项目:基于讯飞星火认知大模型开发Web智能对话应用
文章目录 1 前言 2 API获取 3 官方文档的调用代码 4 Streamlit 网页的搭建 4 1 代码及效果展示 4 2 Streamlit相关知识点 5 结语 1 前言 科大讯飞公司于2023年8月15日发布了讯飞认知大模型V2 0
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Fine-tuning Large Enterprise Language Models via Ontological Reasoning
本文是LLM系列文章 针对 Fine tuning Large Enterprise Language Models via Ontological Reasoning 的翻译 基于本体论推理的大型企业语言模型微调 摘要 1 引言 2 微调
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Generated Knowledge Prompting for Commonsense Reasoning
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为什么企业需要私有化专属大模型
编者按 8月29日凌晨 OpenAI在官网宣布 推出企业版ChatGPT ChatGPT Enterprise 前不久 OpenAI又刚刚发布了针对企业的GPT 3 5 Turbo微调功能 因而引发了一场热烈的讨论 是否仍需要私有化的大模型
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大模型LLM-微调经验分享&总结
模型越大对显卡的要求越高 目前主流对大模型进行微调方法有三种 Freeze方法 P Tuning方法和Lora方法 笔者也通过这三种方法 在信息抽取任务上 对ChatGLM 6B大模型进行模型微调 liucongg ChatGLM Fine
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Large Language Models and Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges
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