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LLM:《第 1 部分》只是一个记忆技巧吗?
AI大视野
领域专家: 人工智能技术领域
2023-12-03 13:06:15
LLM:《第 1 部分》只是一个记忆技巧吗?-CSDN博客
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如何蒸馏
LLM
:一步一步指南
从原文 “[Distilling Step-by-Step!Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smaller Model Sizes](https://arxiv.org/abs/2305.02301)” 中提取的图表因此,如果传统的方法像是复印一幅杰作并可能丢失一些本质,那么“逐步蒸馏”(Distilling Step-by-Step)又做了什么呢?它的核心创新在于
一个
根本性的视角转变。
图解
LLM
Agent:从入门到精通,真的好清晰!
要理解
LLM
Agent 是什么,我们首先需要探索
LLM
的基本能力。传统上,
LLM
做的仅仅是下
一个
token 的预测。通过连续采样多个 token,我们可以模拟对话,并利用
LLM
对我们的查询提供更全面的回答。
LLM
不擅长的任务还有很多,包括基础的数学运算,如乘法和除法:这是否意味着
LLM
?当然不是!
LLM
不需要具备所有能力,因为我们可以通过外部工具、
记忆
和检索系统来弥补其不足。通过外部系统,
LLM
的能力可以得到增强。Anthropic 将这称为""(
Agent 基础架构:
LLM
+ 规划 +
记忆
+ 工具使用
《Agent 基础架构:
LLM
+ 规划 +
记忆
+ 工具使用》 摘要 本文旨在深入探讨Agent基础架构的构建,特别是在
LLM
(大语言模型)、规划、
记忆
和工具使用等方面的综合应用。Agent作为智能系统的核心组成
部分
,其在人工智能领域中的重要性不言而喻。本文将分三个
RAG优化
技巧
| 7大挑战与解決方式 | 提高你的
LLM
:上篇
在当今快速发展的人工智能领域,大型语言模型(
LLM
)已经成为无处不在的技术,它们不仅改变了我们与机器交流的方式,还在各行各业中发挥着革命性的影响。然而,尽管
LLM
+ RAG的能力已经让人惊叹,但我们在使用RAG优化
LLM
的过程中,还是会遇到许多挑战和困难,包括但不限于检索器返回不准确或不相关的数据,并且基于错误或过时信息生成答案。因此本文旨在提出RAG常见的7大挑战,并附带各自相应的优化方案,期望能够帮助我们改善RAG。下图展示了RAG系统的两个主要流程:检索和查询;
LLM
:计算架构的革命性突破
《
LLM
:计算架构的革命性突破》文章标题与关键词 关键词:大型语言模型(
LLM
),计算架构,革命性突破,深度学习,分布式计算,NLP,自然语言处理,预训练模型,架构设计与实现。 摘要: 本文深入探讨了大型语言模型(
LLM
)对计算架构的革命性影响。从背景与基础出发,我们分析了计算架构的演变、大规模数据处
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从事图像处理和人工智能十年以上,从事人工智能教学7年以上;擅长数学,能熟练应用泛函分析、随机过程、逼近论、射影几何等数学理论。
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从事图像处理和人工智能十年以上,从事人工智能教学7年以上;擅长数学,能熟练应用泛函分析、随机过程、逼近论、射影几何等数学理论。
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