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大语言模型在改变人们的生活和职业方面影响越来越大,因为它们实现了编程助手和通用聊天机器人等新应用。这些应用的运行需要大量硬件加速器如GPU,操作成本非常高。更大的模型、更复杂的解码算法和更长的序列会导致更明显的改进。
DeepEval是一个用于对语言模型应用进行评估和单元测试的框架。它提供了各种指标,可以测试语言模型应用生成的回复在相关性、一致性、无偏见性和无毒性等方面的表现。如果你在开发聊天机器人、语言模型应用,DeepEval绝对是一个提高工程效率的好帮手。
麻省理工学院与香港中文大学联手开发了一项名为LongLoRA的新微调方法,为大型预训练语言模型的发展提供了全新的途径。这一方法被设计用来增强LLM对上下文的理解能力无需过多的计算资源,为经济型超大LLM的构建铺平了道路。LongLoRA方法的推出为经济型超大LLM的发展提供了新的路径,通过优化上下文理解能力,降低了训练成本,有望推动自然语言处理领域的进一步发展。
Haystack是一个端到端的自然语言处理框架,它能够帮助您构建由大型语言模型、Transformer模型、向量搜索等驱动的应用程序。无论您想要进行问题回答、答案生成、语义文档搜索是构建能够进行复杂决策和查询解决的工具,Haystack都可以帮助您使用最先进的NLP模型构建解决您的用例的端到端NLP应用程序。Haystack支持多种文档存储,包括ElasticSearch、Opensearch、Weaviate、Pinecone、FAISS等。
DreamLLM是一款强大的多模态大型语言模型学习框架,它首次实现了多模态理解和创作之间常常被忽视的协同效应。DreamLLM基于两个基本原则运作。图像生成:DreamLLM通过特殊的梦想令牌预测图像生成位置,生成与文本描述相关的图像,为用户提供强大的图像生成能力。
大型语言模型如GPT-4因其生成各种用户查询的文本响应的能力变得极为流行。尽管它们具有强大的功能,但在有效传达复杂信息方面存在一些限制。Graphologue代表了使LLM互动更直观和有效的重大进步。
亚马逊在其2023年秋季硬件发布会上宣布了一项重大更新,将推出全新的Alexa语音助手,它将搭载全新的Alexa大语言模型技术,从带来更智能、更具对话性的家居控制体验。根据亚马逊设备与服务部门的高级副总裁戴夫·林普的介绍,新的Alexa将能够理解对话内容,更准确地解释上下文,并能够从单一指令中完成多个请求。这一更新将推动智能家居领域的发展,为用户提供更便捷�
亚马逊的Alexa即将迎来革命性变革其新面貌可能非常引人注目。在周三的秋季硬件发布活动中,该公司揭示了由其全新Alexa语言模型提供支持的全新Alexa语音助手。新的Alexa将首先在美国以预览计划的形式推出将来可能会考虑向其他地区扩展。
“虽然在2012年到2015年间,深度学习在图像识别领域获得了巨大成功,但要达到通用人工智能需要时间。”这是读研究生时刘小洋的老教授告诉他的。如今竞赛才刚刚开始,入局的开发者们如何能在这条路上一直走下去需要时间给出答案。
LLMGuard是一个旨在增强大型语言模型安全性的开源工具包,旨在简化LLMs在企业中的安全采用。它的设计目的是为了轻松集成和部署在生产环境中,为LLMs的输入和输出提供广泛的评估,包括清理、检测有害语言和数据泄漏,以及防止注入和越狱攻击。这一工具包的推出将有望促进大型语言模型在企业中的更广泛应用,为企业提供了更好的安全保障和可控性,从更加自信地采用这一新兴技术。
研究人员最近在大型语言模型的指令调整方面取得了令人瞩目的进展。这一发现对于提高通用语言模型的性能和多模态指令响应能力具有重要意义。ImageBind-LLM展示了四个关键特点:这项研究的成果为大型语言模型的多模态指令响应能力提供了新的方法和思路,具有重要的实际应用潜力。
大型预训练语言模型,如GPT-3,具有出色的能力,可以理解和回答人类提出的问题,协助编码工作等。它们常常生成与人类偏好不同的结果。这是通过允许LLM评估和改进其自身输出来实现的,最终产生更协调和安全的AI生成响应。
exllamav2是一个用于在现代消费级GPU上本地运行大型语言模型的快速推理库。它能够利用最新的GPU技术,在不牺牲太多质量的情况下,以非常快的速度对巨大的神经网络进行推理。随着它的不断发展和优化,相信它一定会让LLM的应用变得更加普及。
floneum是一个面向本地AI和社区插件的图形化工作流编辑器。它提供了一个简单易用的图形界面,无需编程知识就可以组合和运行各种插件与本地AI模型。floneum是一个非常有前景的本地AI工作流编辑器,它简化了AI的使用流程,并增强了隐私保护和安全性。
来自普林斯顿、UIUC等机构的华人团队提出一个用于加速大型语言模型推理速度的简单框架Medusa,并于9月12日开源发布。测试结果显示,Medusa可以将LLM的生成效率提高约2倍。研究人员称正在积极扩展Medusa的应用场景,集成到更多的推理框架中,以获得更高的性能提升。
OnPrem.LLM是一个Python包,它可以帮助用户在本地机器上使用非公开数据运行大型语言模型。它受privateGPT仓库和SimonWillison的LLM命令行实用程序的启发,旨在帮助将本地LLM集成到实际应用中。OnPrem.LLM是一个非常有价值的工具,可以推动本地环境的LLM应用落地。
日本的人工智能初创公司ELYZA宣布发布了一款基于Meta的「Llama2」的日本语言模型,该模型被命名为「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」,拥有70亿参数。此举使得该模型能够与开放AI领域的巨头GPT3.5相媲美。虽然目前在参数数量上仍不及一些国际级模型,但这一进展为日本语自然语言处理和生成领域带来了更多可能性,未来可望进一步提高日本语LLM的性能。
声明:本文来自于微信公众号新智元,作者:桃子润,授权站长之家转载发布。【新智元导读】H100让模型推理性能最高跃升8倍!英伟达最新开源软件TensorRT-LLM,将彻底改变LLM推理现状。从更加宏观的角度,也许对于LLM来说,也会出现一系列的专门针对硬件级别的优化,甚至未来会出现专门针对LLM设计的硬件来提升LLM的性能,这种情况其实已经在很多流行的应用中出现过了,LLM也不会例外。
Dictionary.com最近宣布扩充其词汇,将一系列与人工智能相关的术语加入其单词列表,包括生成式人工智能、GPT和LLM。这一举措反映了AI技术在当今现代词汇中不断渗透的趋势除了增加这些新词汇外,Dictionary.com还对“幻觉”一词的定义进行了扩展。Dictionary.com的词汇扩充举措反映了当今科技领域和流行文化中AI技术的重要性,同时也突显了语言的不断演化和适应。
大语言模型微调中心是一个开源项目,它包含了大规模语言模型微调和部署的代码库以及相关研究成果。该项目由GeorgianPartners旗下的GeorgianIO团队开发,目的是帮助用户轻松地针对具体业务场景对各种LLM进行微调,并根据综合评估结果选择最适合的模型。该项目预计会持续迭代,支持越来越多前沿的LLM,并公开更多评估实验结果,以造福LLM领域的技术发展。
魔搭社区推出适配开源大语言模型的AIAgent开发框架ModelScope-Agent。ModelScope-Agent是一个通用的、可定制的Agent框架,用于实际应用程序,其基于开源的大语言模型作为核心,包含记忆控制、工具使用等模块。开源LLM主要负责任务规划、调度以及回复生成;记忆控制模块,主要包含知识检索以及prompt管理;工具使用模块,包含工具库以及工具检索和工具可定制化。
复旦大学数据智能与社会计算实验室发布了中文医疗健康个人助手DISC-MedLLM。该模型在单轮问答和多轮对话的医疗健康咨询评测中表现出色,相比已有医学对话模型具有明显优势。DISC-MedLLM弥补了现有模型在医疗知识、对话技能和人类偏好方面的不足,展示了构建高质量领域特定数据集以及数据集驱动方法培训专业对话模型的有效性。
在这个快节奏的软件工程世界,哪怕几毫秒的差异也可能决定用户体验的成败,所以优化语言机器学习模型的应用速度和成本是很有必要的事情。GPTCache的出现为这些挑战提供了突破性的解决方案。缓存过期:对于实时性数据,设置缓存项过期时间可能很有用。
LangFuse是一种专门为低延迟消息应用设计的开源可观察性和分析解决方案。它的主要用途是用于生产环境,但也有一些用户在本地开发LLM应用时使用。主要功能:Langfuse提供了管理界面来探索引入的数据。
总部位于伦敦的初创公司Context宣布已从谷歌风险投资等投资方筹集了350万美元的资金。Context是一家通过详细分析帮助企业构建更好LLM支持应用的公司。Context希望利用资金提升产品质量,为客户带来更深刻的洞察。
在最近发表在《JAMAOncology》杂志上的一篇文章中,研究人员评估了由人工智能算法驱动的大型语言模型驱动的聊天机器人是否可以提供准确可靠的癌症治疗建议。关于该研究在本研究中,研究人员评估了大语言模型聊天机器人在提供前列腺癌、肺癌和乳腺癌治疗建议方面的表现,该建议与国家综合癌症网络指南一致。这些发现还强调了针对AI及其他潜在危害公众的技术制定联邦法规的重要性。
Pezzo是一个开源工具包,用于简化AI开发过程。开发者可以极简地统一管理AI操作流程、协作和prompt版本控制。它可以帮助团队和开发者优化机器学习操作流程,是建立可靠、高效的LLM应用的理想选择。
大型语言模型在生成流畅文本和解决各种语言任务上展现出惊人的能力。这些模型并不总是与人类的偏好和价值观相一致,如果不加以适当指导,可能会生成有害或不合需求的内容。ReST只需要能够从模型中采样并对其要实现的样本进行评分。
【新智元导读】参数高效的微调方法SUR-adapter,可以增强text-to-image扩散模型理解关键词的能力。扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型,可以基于文本提示的引导,生成高质量且内容丰富的图像。HCP实验室简介中山大学人机物智能融合实验室由林倞教授于2010年创办,近年来在多模态内容理解、因果及认知推理、具身智能等方面取得丰富学术成果,数次获得国内外科技�
随着LLM的突破性工作逐渐放缓,对于如何让更多人使用LLM成为时下热门的研究方向,模型压缩可能是LLM未来的一个出路。此前OpenAI首席科学家IlyaSutskever表示可以通过压缩的视角来看待无监督学习。常用基准包括但不限于HULK和ELUE。