LLMs之GLM-4：GLM-4的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略导读：2024年01月16日，智谱AI在「智谱AI技术开放日(ZhipuDevDay)」推出新一代基座大模型GLM-4。GLM-4的主要亮点和能力如下:>>性能与GPT-4相近：多模态、长文本能力得到提升。在多个评测集上，GLM-4性能已接近或超过GPT-4。>>强大的多模态能力：文生图和多模态理解能力得到增强，效果超过开源SD模型，逼近DALLE-3。>>全新推出的AllTools能力：GLM-4能自主理解和执行复杂任务，调用浏览器、代码解释器等完成复杂工作。>>个性化智能体功能：用户可以通过智谱官网轻松创建属于自己的
本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文解读、论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要均由赛博马良平台（saibomaliang.com）上的智能体 「AI论文解读达人」 提供。如需查看其他热门论文，欢迎移步 saibomaliang.com ^_^TOP1GenerativeMulti-ModalKnowledgeRetrievalwithLargeLanguageModels标题：清华&腾讯联手突破！提出多模态知识检索新框架，性能大幅领先，AAAI2024亮相标签：Tsinghua、Tencent、NLP、IR、AAAI2024作者：XinweiL
LLMs之Efficient-LLMs-Survey：Efficient-LLMs-Survey(高效大型语言模型综述)的简介、代表性算法论文及其代码之详细攻略目录相关文章LLMs：《EfficientLargeLanguageModels:ASurvey》翻译与解读LLMs之Efficient-LLMs-Survey：Efficient-LLMs-Survey(高效大型语言模型综述)的简介、代表性算法论文及其代码之详细攻略Efficient-LLMs-Survey(高效大型语言模型综述)的简介1、为什么需要高效LLMs？一、Model-CentricMethods1.1、ModelCompr
ShuYini AINLPer 2023-11-0313:03收录于合集#论文分享191个点击上方“AINLPer“，设为星标更多干货，第一时间送达一个专注自然语言处理（NLP）方向的公众号。机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理相关模型理解、热门论文（Paper）分享分析、pytorch、C++、Python、Java...299篇原创内容公众号| 机器之心通用模型时代下，当今和未来的前沿AI系统如何与人类意图对齐？通往AGI的道路上，AIAlignment(AI对齐)是安全打开“潘多拉魔盒”的黄金密钥。论文（持续更新）：arxiv.org/abs/2310.19852AIAlig
LLMs之Vicuna：《Vicuna:AnOpen-SourceChatbotImpressingGPT-4with90%*ChatGPTQuality》翻译与解读导读：作者提出了一个开源的聊天机器人Vicuna-13B。它是通过训练从ShareGPT收集的用户共享对话，然后在LLaMA基础模型上进行调整而产生的。根据初步的GPT-4评估，Vicuna-13B的质量达到了ChatGPT和Bard90%的质量，超过其他开源模型如LLaMA和Alpaca。作者提出利用GPT-4作为评估工具来评估不同聊天机器人的有效性，通过它产生的答案和分数。尽管存在局限性，但这证明了自动化评估的潜力。Vicun
关键字:[AmazonWebServicesre:Invent2023,JupiterAI,JupiterAi,OpenSource,LanguageModels,Notebooks,GenerateNotebooks]本文字数:1400,阅读完需:7分钟视频如视频不能正常播放，请前往bilibili观看本视频。>>https://www.bilibili.com/video/BV1sb4y1K7CF导读在亚马逊云科技，我们的开发人员构建了JupyterAI，这是一个开源项目，用于将JupyterLab与生成式AI大语言模型(LLM)连接起来，例如AmazonTitan和OpenAI的gpt-
LLMs之LLaMA-2：源码解读(generation.py文件)—Llama类实现基于预训练模型的文本生成功能(基于单轮提示实现文本补全/多轮对话生成)=build函数构建Llama实例+init函数初始化模型和词表对象+generate函数基于提示文本生成文本序列+sample_top_p辅助函数实现了控制随机性的核心采样策略top-P导读：实现了自然语言生成的工具(对话机器人功能)，基于预训练LLM模型根据提示文本生成文本序列，可用于构建自动化的单个文本生成或多轮对话进行回复生成的聊天机器人等应用(模拟机器人角色进行对话)。通过预训练模型实现了文本自动完成和对话应答两个主要场景。定义了
LLMs-入门二：基于google云端Colab部署Llama21、访问网址2、基础概念3、选择最适合您的Colab方案4、基于Colab部署开源模型Llama21）在Colab上安装huggingface套件2）申请调用llama2的权限方法一：登录huggingface获取token方式方法二：直接下载现有其他人上传的3）安装transformers和sentencepiece套件4）验证torch是否安装5）基于Transformers库载入如下模型6）加载分词器7）文本处理8）向llama提问题上篇地址：https://blog.csdn.net/Josong/article/deta
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca：基于单机CPU+Windows系统实现中文LLaMA算法进行模型部署(llama.cpp)+模型推理全流程步骤【安装环境+创建环境并安装依赖+原版LLaMA转HF格式+合并llama_hf和chinese-alpaca-lora-7b→下载llama.cpp进行模型的量化(CMake编译+生成量化版本模型)→部署f16/q4_0+测试效果】的图文教程(非常详细)目录相关文章论文相关
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