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本期为 TechBeat人工智能社区 第 480 期 线上Talk！ 北京时间 3 月9 日 (周四)20:00 ， 浙江大学计算机科学与技术硕士—— 乔硕斐 的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！ 他与大家分享的主题是: “语言模型提示推理综述 ” ，届时将分享对语言模型提示推理方向进行全面的综述
语言模型(LM)在NLP领域的发展速度非常快，特别是在大型语言模型(LLM)方面：当语言模型具有大量参数或权重/系数时，它们被称为“大型”。这些“大型”语言模型拥有处理和理解大量自然语言数据的能力。 LLM被用于一系列自然语言任务，如文本摘要、情感分析、主题分类、
COT思维链技术和Prompt提示语工程是通过对模型的输入进行设计和优化，以引导模型生成期望的输出。 COT思维链技术，是一种通过梳理和串联关键信息，形成逻辑严谨、条理清晰的思维链。在使用大型语言模型时，我们可以将这种思维链的关键信息以连贯和逻辑一致的方式展示
传送门：https://github.com/wzzzd/LLM_Learning_Note/blob/main/Tuning/chain-of-thought-prompting.md 在过去几年的探索中，业界发现了一个现象，在增大模型参数量和训练数据的同时，在多数任务上，模型的表现会越来越好。因而，现有的大模型LLM，最大参数量已经超过了千亿。 然而，增大模型参
探索大语言模型在多模态领域的相关研究思路
作者 ｜kipply 翻译｜杨婷、徐佳渝、贾川 本文详细阐述了大型语言模型推理性能的几个基本原理，不含任何实验数据或复杂的数学公式，旨在加深读者对相关原理的理解。此外，作者还提出了一种极其简单的推理时延模型，该模型与实证结果拟合度高，可更好地预测和解
堆叠 Transformer 层来创建大型模型可以带来更好的准确性、少样本学习能力，甚至在各种语言任务上具有接近人类的涌现能力。 这些基础模型的训练成本很高，并且在推理过程中可能会占用大量内存和计算资源（经常性成本）。 当今最流行的大型语言模型 (LLM) 的参数大小可以
本项目中的相关模型主要支持以下量化、推理和部署方式，具体内容请参考对应教程。 工具 特点 CPU GPU 量化 GUI API vLLM§ 16K‡ 教程 llama.cpp 丰富的量化选项和高效本地推理 ✅ ✅ ✅ ❌ ✅ ❌ ✅ link 🤗Transformers 原生transformers推理接口 ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ ✅ ✅ link Colab Demo 在Colab中
上一讲，我们一起通过 ChatGPT 做了一个小应用。不过，这个过程并不是一个“自动档”的。我们尝试一步一步输入我们的需求，给到 ChatGPT，并根据拿到的指示尝试运行代码。通过和 ChatGPT 不断地交互，我们最终完成了一个小应用。 虽然这在我们探索性地开发一些功能的时候
作者：顾静 大型语言模型（Large language models,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络，这些神经网络由具有 self-attention 的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义，并理解其中的单词和短语之间的关系。 当前
