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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-856280.html
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Code Llama是开源模型Llama 2在代码领域的一个专有模型，作者通过在代码数据集上进行进一步训练得到了了适用于该领域的专有模型，并在测试基准中超过了同等参数规模的其他公开模型。 链接：https://arxiv.org/abs/2308.12950 机构：Meta AI LLMs在自然语言处理方面已达到高水平，在代
写在前面 又是一周周末，在家的时间感觉过得很快呀，下周就能回学校啦~ 论文地址：Open-Set Domain Adaptation with Visual-Language Foundation Models 代码地址：当前版本暂未提供代码地址 预计提交于：CVPR 2024 Ps：2023 年每周一篇博文阅读笔记，主页 更多干货，欢迎关注呀，期待 5
本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律（smoothly broken power-laws）。 目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数据上进
此篇博客主题:LLAMA模型数据、训练时长、功耗及碳排放量 LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models paper https://arxiv.org/pdf/2302.13971v1.pdf Overall, our entire training dataset contains roughly 1.4T tokens after tokenization. For most of our training data, each token is used only once during training, with the exception of t
一个基础语言模型的集合，参数范围从7B到65B 在数万亿的token上训练的模型，不依赖于专有的和不可访问的数据集 大多数基准测试中优于GPT-3 (175B) LLaMA65B与最好的模型Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争力 全部模型开源！！ 最近的工作表明，对于给定的计算预算，最佳性能不是由最
论文链接：InstructGPT 🤗关注公众号 funNLPer 了解更多AI算法🤗 把语言模型变大并不意味着会让模型更好的理解用户意图，例如大的语言模型会生成一些不真实、有害的、没有帮助的输出给用户，换句话说，这些模型并没有和用户的意图对齐（aligned）。在这篇论文中我们展示了
iclr 2024 reviewer 评分 5668 大模型网络剪枝的paper 在努力保持性能的同时，舍弃网络权重的一个子集 现有方法 要么需要重新训练 这对于十亿级别的LLMs来说往往不现实 要么需要解决依赖于二阶信息的权重重建问题 这同样可能带来高昂的计算成本 ——引入了一种新颖、简单且有
返回论文和资料目录 LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)，LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 比较也具有竞争力。开源的代码在github上可以很方便获得
![[论文阅读笔记] TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning In Large Language Models](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/01/801421-1.png)
TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning In Large Language Models arXiv2023 复旦大学 Benchmark、Continual Learing、LLMs 已经对齐过的大模型 (Aligned LLMs )能力很强，但持续学习能力缺乏关注； 目前CL的benchmark对于顶尖的LLMs来说过于简单，并且在指令微调存在model的potential exposure。(这里的
使用LMM生成活动轨迹的开创性工作 理解活动模式（mobility pattern）——能够灵活模拟城市移动性 尽管个体活动轨迹数据由于通信技术的进步而丰富，但其实际使用往往受到隐私顾虑的限制 ——生成的数据可以提供一种可行的替代方案，提供了效用和隐私之间的平衡 之前有很
