表 1 总结了 BitNet b1.58 和 LLaMA LLM 的困惑度和成本：在困惑度方面，当模型大小为 3B 时，BitNet b1.58 开始与全精度 L泛使用，但并不是最优的。
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大语言模型大tGPT模型用于...
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2023-07-24 08:10:12
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语言大模型(Large Language Models, LLMs)是近年来自然语言处理领域的重要发展之一。其主要特点是: 海量参数:LLM
三鹿是微软SENIOR SOFTWARE ENGINEER，平时很喜欢看小说，是一位资深的小说网文达人，在做这个项目之前，做过小说爬虫，使用S
设计的本质是抽象变化。关于Composites的用法又有了新的认识：在Task返回值的时候尽量要与真实情况相符合，就像Selector下的子节点一旦成功Selector就返回，说明Selector是一种选择的方式，而Sequence下的子节点一旦失败就返回，说明它就是用来一步一步执行的。所以在选择使用的时候尽量按照规矩来，减少强制性的返回结果，这样显得更和谐，别人读程序也更好懂。 &nb
Temperature 参数是语言生成模型中一个重要的超参数，可用于控制生成文本的随机性和创造性。通过调整该参数，可以生成
Recent research has shown that Large Language Models (LLMs) can utilize external
tools to improve their contextual processing
abilities, moving away from the pure language
modeling paradigm and paving
原创
2023-08-19 00:04:00
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在当前社会中，随着AIGC的盛行，使用好prompt可以让自己更上一层楼。今天，我将通过星火大模型重新认识prompt设计，并与大家分享一些使用技巧。如果你想体验星火大模型的强大魅力，请登录https://xinghuo.xfyun.cn/desk ，即可免费体验。星火大模型是由科大讯飞研发的一款大语言模型。它具备强大的中文创作能力，可以处理复杂语境下的逻辑推理，并能可靠地执行各种任务。在使用星火大模型时，合理使用prompt是至关重要的，因为它可以大大提高模型的效果和准确性。因此，本文将从prompt的生成和prompt的重要性等角度，分析星火大模型中prompt的使用方法。
本文提出了一种技术，将大型语言模型（LLMs）的能力转移到视觉语言模型（VLMs）上。尽管VLMs在多模态任务上的表现越来越强，但其推理能力，尤其是小型VLMs的推理能力仍然受限。我们的方法在最近引入的ChartQA上取得了最先进的性能，并且在PlotQA和FigureQA上也展现出了更好的性能。我们首先通过改进图表到表格的翻译任务来提升图表表示，然后在原始训练集的基础上构建了一个比原来大20倍的数据集。为了提高通用推理能力和改善数值运算，我们使用图表的表格表示来合成推理路径。
Large language models（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著进展，但它们仍然会产生错误。自我纠错（self - correction）是一种提高 LLMs 响应质量的方法，通过在推理过程中使用 LLMs 来改进响应。然而，关于 LLMs 何时能够成功自我纠错，目前尚无定论。本文对相关研究进行了批判性调研，探讨了成功自我纠错所需的条件。一、研究背景自我纠错是通过在推理过程中使用
编者按： 目前，LLMs 在机器翻译、文本生成、多轮问答等任务上已表现得非常出色了。人们开始思考它们是否也可以用于数据标注工作。数据标注是训练和评估各种机器学习模型的基础，一直是一项昂贵且耗时的工作。是否能够借助 LLMs 的强大能力来为数据标注流程降本增效呢？本文深入探讨了这一问题。本文作者从业界最新研究入手，全面评估了 LLMs 在数据标注领域的应用前景。文章指出，在某些场景下使用 LLMs
Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference
相关链接：arxiv
关键字：Large Language Models、LLMs、Human Preference、Chatbot Arena、Benchmark Platform
摘要
随着大型语言模型（LLMs）解锁新功能和应用，评估它们与人类偏
大型语言模型（LLMs）在处理超过32K个token的长序列方面取得了显著进展。然而，它们的性能评估主要局限于诸如困惑度和合成任务等指标，这些指标可能无法充分捕捉它们在更微妙、现实世界场景中的能力。本研究引入了一个专门的基准测试（LongICLBench），专注于极端标签分类领域内的长上下文学习。我们精心选择了六个数据集，标签范围从28到174个类别，涵盖了从2K到50K个token的不同输入（少量示例演示）长度。我们的基准测试要求LLMs理解整个输入，以识别庞大的标签空间，从而做出正确的预测。
在此，把C++在不同编译器，即VC++与GCC（或LLVM）上的一些区别记录下来，以备查阅。（注：以下VC++均是指VC++ 10.）基本数据类型、const关键字1. 基本数据类型的大小 C++基本数据类型的大小对比
WindowsmacOS/Linuxwchar_t16 bits32 bitslong32 bits64 bits影响：对程序在文件的保存和读取上可能会造成问题
论文链接：https://gwern.net/doc/www/s3-us-west-2.amazonaws.com/d73fdc5ffa8627bce44dcda2fc012da638ffb158.pdf。论文链接
原创
2023-05-17 10:30:16
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预训练的大型语言模型（LLMs）目前是解决绝大多数自然语言处理任务的最新技术。尽管许多实际应用仍然需要微调以达到令人满意的性能水平，但许多应用处于低数据量状态，这使得微调变得具有挑战性。为了解决这个问题，我们提出了LLM2LLM，这是一种针对性和迭代式的数据增强策略，它使用教师LLM通过增加可用于特定任务微调的数据来增强小型种子数据集。
编者按：过去，NLP开发人员依赖于文本分类、命名实体识别和命名实体消歧等技术栈来优化NLP任务。然而，随着大语言模型(LLM)的快速发展，新的技术栈开始出现，以支持和加速这些大型语言模型的实现和应用。
让我们一起跟随Langchain的开发者，共同探讨LLM及NLP技术栈正在发生的变化，以及这一系列变化对开发者的意义。
以下是译文，Enjoy!
作者 | Harrison Chase &am
原创
精选
2023-03-20 10:44:49
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StructGPT旨在研究如何在大型语言模型中统一提高其在结构化数据上的零样本推理能力。其通过使用迭代阅读-推理（IRR）的方式来解决基于结构化数据的问答任务，提出的IRR的方法可以通过构建专门的函数从结构化数据中收集相关证据（即“阅读”），并让大型语言模型集中推理任务，以收集的信息为基础进行推理（即“推理”）。1 迭代阅读推理(IRR)StructGPT的主要创新在于其统一的框架设计，使得LLM
