LLM 大模型学习必知必会系列(五)：数据预处理(Tokenizer分词器)、模板（Template）设计以及LLM技术选型
LLM 大模型学习必知必会系列(五)：数据预处理(Tokenizer分词器)、模板（Template）设计以及LLM技术选型 在模型训练过程中，数据及数据处理是最为重要的工作之一。在当前模型训练流程趋于成熟的情况下，数据集的好坏，是决定了该次训练能否成功的最关键因素。 在上一篇中，我们提到了模型训练...
【LLM】智能学生顾问构建技术学习（Lyrz SDK + OpenAI API ）
[toc] 如果您是一名学生，你正在寻求个性化顾问来帮助你的课程作业，那么AI学生顾问正好可以帮助你，这是一种创新的解决方案，利用 AI 的力量彻底改变学生咨询。 Lyzr Student Advisor 应用程序的核心是为了让学生在学术之旅中发挥作用，通过利用 Lyzr 聊天机器人的功能，该应用程...
联邦学习如何保护企业数据的安全？另外，联邦学习与现在的LLM有冲突吗？还是相辅相成的关系？
联邦学习如何保护企业数据的安全？另外，联邦学习与现在的LLM有冲突吗？还是相辅相成的关系？
LLM 大模型学习必知必会系列(二)：提示词工程-Prompt Engineering 以及实战闯关
LLM 大模型学习必知必会系列(二)：提示词工程-Prompt Engineering 以及实战闯关 prompt（提示词）是我们和 LLM 互动最常用的方式，我们提供给 LLM 的 Prompt 作为模型的输入，并希望 LLM 反馈我们期待的结果。 虽然 LLM 的功能非常强大，但 LLM 对提示...
LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇
LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇 魔搭 ModelScope 开源的 LLM 模型 魔搭 ModelScope 欢迎各个开源的 LLM 模型在社区上做开源分享。目前社区上已经承载了来自各个机构贡献的不同系列的 LLM 模型。并且社区的开发者也在这些模型的基础上，贡献了许多创新应...
【大模型】小样本学习的概念及其在微调 LLM 中的应用
小样本学习的概念 概念解释： 小样本学习（Few-shot Learning）是一种机器学习方法，旨在从极少量的样本中学习模型，以解决在样本稀缺情况下的学习问题。在传统的机器学习中，通常需要大量的标注样本来训练模型，但在现实世界中，往往存在着样本稀缺的情况，这时传统的学习方法可能无法很好地适应。小样...
【LLM】深入浅出学习模型中Embedding（嵌入）
[toc] 嵌入是我们遇到的许多技术中看不见但很重要的一部分。从互联网搜索引擎，到推荐系统和广告个性化，再到图像、视频以及语音和声音识别技术的高级分析，嵌入无处不在。在本文中，我们将解释嵌入是如何工作的，以及它们如何促进和丰富我们的日常技术体验。正如我上面提到的，向量嵌入是一种流行的技术，它以一种可...
新手该如何快速学习和应用LLM
1. 学习LLM原理这一块我强推台大-李宏毅教授的课程。 李教授的课程， 我从16年开始学习， 整体感觉讲的是非常清晰、逻辑明了且具有激情， 非常适合新手入门：●ChatGPT的社会化： https://www.bilibili.com/video/BV19P411K7z3/?s...
LLM-Blender：大语言模型也可以进行集成学习
官方介绍如下：LLM-Blender是一个集成框架，可以通过利用多个开源大型语言模型(llm)的不同优势来获得始终如一的卓越性能。 LLM集成 我们都知道集成学习是一种机器学习方法，旨在提高预测模型的性能和鲁棒性。它通过将多个不同的学习器（如决策树、神经网络等）结合成一个整体，来取得比单个学习器更好...
![大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数（Scoring Function）设计以及ICL底层机制等原理详解](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230719_fb8a261460ec4839aa48b9d34a53f4be.png)
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数（Scoring Function）设计以及ICL底层机制等原理详解
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数（Scoring Function）设计以及ICL底层机制等原理详解 1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型（LLM）如 GPT-3 ...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
产品推荐
最佳实践
