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自然语言处理（NLP）和领域特定语言（DSL）是两个不同的领域，但它们都涉及到语言的处理和转换。在本文中，我们将探讨如何文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-664636.html
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扩展LLM的Context长度其实已有不少，但 多数是通过结合检索或者摘要的方式来缩短样本的长Context ，如Unlimiformer。由于不是直接处理长Context，因此通常无法做精细的阅读理解，而且这些方案往往需要在训练阶段就考虑进去，而不是事后即插即用到已有的LLM模型中。 以前能够不
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AI 大模型（Large Language Model，简称LLM）是一种人工智能技术，通过深度学习算法训练大规模数据集来生成自然语言文本（如文章、对话等）。该技术的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、文本生成、问答系统等。目前，AI 大模型已成为人工智能领域的一个热点
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整理开源的中文大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等。 目录 1. Model 2. Application 3. Dataset 4. Evaluation 5. Tutorial 6. R
vLLM is a fast and easy-to-use library for LLM inference and serving. vLLM 速度很快: State-of-the-art serving throughput Efficient management of attention key and value memory with PagedAttention Continuous batching of incoming requests Optimized CUDA kernels vLLM灵活且易于使用: Seamless integration with popular HuggingFace models High-throughput
