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LLMs之HFKR：HFKR(基于大语言模型实现异构知识融合的推荐算法)的简介、原理、性能、实现步骤、案例应用之详细攻略
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HFKR的简介文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-741035.html
异构知识融合:一种基于LLM的个性化推荐新方法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-741035.html
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大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。来自百度百科 发展历史 2020年9月，OpenAI授权微软使用GPT-3模
假设你想参加流行的游戏节目 Jeopardy（这是一个美国电视游戏节目，参赛者将获得答案并必须猜测问题）。 要参加演出，你需要了解任何事情的一切。 所以你决定在接下来的三年里每天都花时间阅读互联网上的所有内容。 你很快就会意识到这比最初看起来更难，并且需要投
文本匹配任务在自然语言处理领域中是非常重要的基础任务，一般用于研究两段文本之间的关系。文本匹配任务存在很多应用场景，如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，这些自然
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当我们使用python构建AI模型算法的过程中，经常会遇到如下的问题： 这个模型如何提供给其他微服务调用（比如JAVA构建的微服务）？ 这个模型如何做到多个服务节点的负载均衡？ 这个模型如何做到服务的备份与故障转移？ 本项目通过一个实际的例子，展示如何基于FastAPI实
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 缥缈孤鸿影 引言 ChatGPT 的横空出世，在整个自然语言处理乃至人工智能领域均掀起波澜。不同于普通的闲聊式机器人和任务型智能客服仅局限于固定场景，ChatGPT 具有相当丰富的知识储备，对于很多冷门的知识，它亦能对答如流，堪称当代“百晓生”
LLMs之LLaMA-2：基于云端进行一键部署对LLaMA2模型实现推理(基于text-generation-webui)执行对话聊天问答任务、同时微调LLaMA2模型(配置云端环境【A100】→下载数据集【datasets】→加载模型【transformers】→分词→模型训练【peft+SFTTrainer+wandb】→基于HuggingFace实现云端分享)之图文教程详
即使 RTX 3090 有着 24GB 的 RAM，使用一块 RTX 3090 依然无法 fp32 精度训练最小号的 LLaMA-6B。 估算模型所需的RAM 首先，需要了解如何根据参数量估计模型大致所需的 RAM，这在实践中有很重要的参考意义。需要通过估算设置 batch_size，设置模型精度，选择微调方法和参数分布方法等
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在上一篇《Generative AI 新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（Text Generation）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，以及 GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题： 大型语言模型 （Large Language Models，或简写为
