LLMs

微软GPT研究报告（全中文版）

人工智能（AI）研究人员一直在开发和完善大型语言模型（LLMs），这些模型在各种领域和任务中表现出非凡的能力，挑战我们对学习和认知的理解。
互联互通社区·2023-11-16 10:49

LangChain+LLM实战---高级prompt工程讲解

原文：AdvancedPromptEngineering大型语言模型(LLMs)的普及已经完全改变了我们作为人类解决问题的方式。
lichunericli·2023-11-15 21:01

CHATALL - 基于大型语言模型（LLMs）的 AI 对话机器人

chatall一个集成N多个大模型的桌面端ai对话机器人描述：基于大型语言模型（LLMs）的AI机器人非常神奇。然而，它们的行为可能是随机的，不同的机器人在不同的任务上表现也有差异。
永远不懂哥·2023-11-15 18:00

国内LLMs大型语言模型排行榜！

在人工智能领域，语言模型是一种被广泛应用的技术。它能够理解和生成人类语言，为我们的生活和工作带来了很多便利。在国内，有许多大型语言模型在不断发展和进步，为用户提供更好的语言交互体验。下面就让我们来看看国内大型语言模型的排名吧！排名第一的是百度的“百度大脑”。作为百度在人工智能领域的代表产品，百度大脑凭借其强大的语言理解和生成能力，成为了用户们最喜爱的语言模型之一。它能够根据用户的指令进行文字输入、
AI测评社·2023-11-15 18:22

ChatkBQA：一个基于大语言模型的知识库问题生成-检索框架11.13

ChatkBQA：一个基于大语言模型的知识库问题生成-检索框架摘要1引言3准备工作4方法4.1ChatKBQA概述4.2在LLMS上进行高效微调4.3用微调LLMS生成逻辑形式4.4实体和关系的非监督检索
露葵025·2023-11-13 10:49

小心你的大模型被基准评估坑了，模型直接傻掉！人大高瓴揭秘大模型作弊

这些榜单都是基于一系列高质量的评估基准创立的，从不同的方面比较LLMs的性能。
夕小瑶·2023-11-13 01:32

231112-中文错别字识别与纠正问题的大模型与小模型调研

A.引言当前，以ChatGPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正引领着新一轮工业革命。
GuokLiu·2023-11-13 00:23

超全总结！大模型算法面试指南（含答案）

可以说，LLMs的研究在学界和业界都得到了很大的推进，尤其去年11月底对话大模型ChatGPT的出现更是引起了社会各界的广泛关注。
机器学习社区·2023-11-10 15:07

一文了解亚马逊云科技最新大语言模型

一文了解亚马逊云科技最新大语言模型大语言模型简介亚马逊AmazonBedrock向量数据库亚马逊大模型的应用大语言模型简介大模型（LLMs）是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。
_苏沐·2023-11-10 03:33

我用GPT搭建了一个虚拟女友！

心路历程从去年年底ChatGPT问世以来，我对LLMs做了很多学
Datawhale·2023-11-09 08:03

情感分析与LLMs角色扮演

深度学习自然语言处理原创作者：wkk就像人类在做一件事情的时候，可能需要尝试多次。LLM也是如此！这对于情感分析任务尤其如此，在情感分析任务中，LLM需要深入推理来处理输入中的复杂语言现象（例如，从句组成、反讽等），单个LLM生成的单回合输出可能无法提供完美的决策。今天介绍的论文工作就上面提到的单一LLM框架在进行情感分析时的缺陷展开。论文：SentimentAnalysisthroughLLMN
zenRRan·2023-11-09 08:01

大语言模型幻觉解决方案综述

https://arxiv.org/abs/2309.06794v1论文代码：https://github.com/hongbinye/cognitive-mirage-hallucinations-in-llms
机器学习社区·2023-11-08 11:13

LLMs：大语言模型的核心技术之上下文窗口长度技术的简介(核心技术拆解)、发展历史、案例应用之详细攻略

LLMs：大语言模型的核心技术之上下文窗口长度技术的简介(核心技术拆解)、发展历史、案例应用之详细攻略目录上下文窗口长度技术的简介1、上下文窗口长度技术的发展历史(0)、综合对比
一个处女座的程序猿·2023-11-08 08:29

LangChain之关于RetrievalQA input_variables 的定义与使用

最近在使用LangChain来做一个LLMs和KBs结合的小Demo玩玩，也就是RAG（RetrievalAugmentedGeneration）。
Charon_HN·2023-11-08 08:45

如何在搜索引擎中应用AI大语言模型，提高企业生产力？

在当今快速发展的技术环境中，生成式人工智能，尤其是大型语言模型（LLMs），正在迎来一个重要的转折点。这些模型正站在变革的最前沿，重塑了
RPA中国·2023-11-07 10:31

LLM之幻觉（一）：大语言模型幻觉解决方案综述

https://arxiv.org/abs/2309.06794v1论文代码：https://github.com/hongbinye/cognitive-mirage-hallucinations-in-llms
wshzd·2023-11-07 06:19

如何在CPU上进行高效大语言模型推理

大语言模型（LLMs）已经在广泛的任务中展示出了令人瞩目的表现和巨大的发展潜力。
AI 研习所·2023-11-07 06:49

评估大型语言模型：综述

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.19736v2.pdfgithub：tjunlp-lab/awesome-llms-evaluation-…发表团队：TianjinUniversity
be_humble·2023-11-07 06:48

AGENTBENCH：评估LLMs作为代理的能力

背景：这篇文章介绍了他们是如何去构造智能Agent评测集，以及如何对智能Agent能力做了几大分类。如果你无法评测一个问题，那么往往你也不能很好的解决一个问题。评测集的设计往往是更深入本质，因为评测集测试的是更泛化能力，所以如果没法抓住更本质不变的东西，那么在特定情况下一定出问题。团队把agent的问题分了3层：1.操作专业环境信息封闭纯净：OS、DB2.操作简单环境信息相对复杂：KG、DCG3.
远洋之帆·2023-11-06 15:09

【Agent模型1】MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems

论文标题：MemGPT:TowardsLLMsasOperatingSystems论文作者：CharlesPacker,VivianFang,ShishirG.Patil,KevinLin,SarahWooders,JosephE.Gonzalez(UCBerkeley)论文原文：https://arxiv.org/abs/2310.08560论文出处：–论文被引：–（10/31/2023）论文代
datamonday·2023-11-06 06:25

Amazon Generative AI 新世界 | 基于 Amazon 扩散模型原理的代码实践之采样篇

以前通过论文介绍Amazon生成式AI和大语言模型（LLMs）的主要原理之外，在代码实践环节主要还是局限于是引入预训练模型、在预训练模型基础上做微调、使用API等等。
dvlinker·2023-11-03 12:57

知识图谱与大模型结合方法概述

《UnifyingLargeLanguageModelsandKnowledgeGraphs:ARoadmap》总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线：1）KG增强的LLM，可在LLMs的预训练和推理阶段引入
华为云PaaS服务小智·2023-11-03 11:05

LLMs之HFKR：HFKR(基于大语言模型实现异构知识融合的推荐算法)的简介、原理、性能、实现步骤、案例应用之详细攻略

LLMs之HFKR：HFKR(基于大语言模型实现异构知识融合的推荐算法)的简介、原理、性能、实现步骤、案例应用之详细攻略目录HFKR的简介异构知识融合:一种基于LLM的个性化推荐新方法
一个处女座的程序猿·2023-11-03 09:08

解锁AI语言模型的秘密武器 - 提示工程

文章目录一、LLM概念1.1什么是LLMs1.2LLMs类别1.3如何构建LLM二、提示工程简介2.1基础提示2.2使用提示词的必要性三、提示3.1如何写好提示词3.1.1使用分隔符3.1.2结构化输出
MOLWH·2023-11-03 08:36

Hugging Face LLM部署大语言模型到亚马逊云科技Amazon SageMaker推理示例

本篇文章主要介绍如何使用新的HuggingFaceLLM推理容器将开源LLMs，比如BLOOM大型语言模型部署到亚马逊云科技AmazonSageMaker进行推理的示例。
趣说科技·2023-11-02 14:32

LLMs之Agent之AutoGen：AutoGen的简介、安装、使用方法之详细攻略

LLMs之Agent之AutoGen：AutoGen的简介、安装、使用方法之详细攻略目录AutoGen的简介、安装、使用方法1、多Agent对话框架2、AutoGen的对话流程3、增强的LLM推理AutoGen
一个处女座的程序猿·2023-11-02 09:05

Elasticsearch：在你的数据上训练大型语言模型 (LLM)

这些用例要求LLMs根据业务的自定义数据做出响应。企业如何借助LLMs对其自定义数据解决这些用例？经过一些研究和接触LLMs后，我发现了三种方法。PromptEngineerin
Elastic 中国社区官方博客·2023-11-01 12:01

北京大学王选所推出 ALCUNA ，大模型新知识理解能力评测再添一榜！

夕小瑶科技说原创作者|付奶茶、ZenMoore你是否好奇大型语言模型（LLMs）在面对未知新知识时会有怎样的表现呢？或者你想知道我们如何让这些大模型了解新知识呢？
夕小瑶·2023-11-01 12:19

音乐智能体登场！我和杰伦的距离或许只差一个 MusicAgent！

受到大型语言模型（LLMs）在任务自动化方面上的启发，北京大学和微软亚洲研究院的研究员们提出了MusicAgent，系统集成了众多与音乐相关的工具和自主工作流程，使用户
夕小瑶·2023-11-01 12:49

大幅提升大模型的通用智能体能力！清华最新研究，让Llama2直逼GPT-4？

最近，随着ChatGPT的爆火出圈，最初设计用于语言任务的大型语言模型（LLMs）微调后在指令遵循、推理、规划甚至工具利用方面展示了前所未有的能力。
夕小瑶·2023-11-01 12:18

【网安AIGC专题11.1】（顶刊中OpenAI的api调用）CodeX用于命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）：提示工程设计+控制变量对比实验（格式一致性、模型忠实度、细粒度性能）

LargeCodeGenerationModelsareBetterFew-ShotInformationExtractors写在最前面汇报研究背景命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）相关工作作者动机研究方案实例研究方案方案预览实验数据集和基线模型评价指标实验方案对比1、（表3）LLMs
是Yu欸·2023-10-31 20:35

五个向量搜索中的难题，以及我们在Cassandra中如何解决它们

由于检索增强生成（RAG）如FLARE帮助LLMs加入最新的、定制的信息同时避免幻觉，所以向量搜索是生成性AI工具的关键组成部分。
沃趣数据库管理平台·2023-10-31 16:06

Approximate Unlearning in LLMs

LLMs中的近似遗忘摘要1引言2我们方法的描述3评估方法4结果5结论摘要大型语言模型（LLM）是在大量的互联网语料库上训练的，这些语料库通常包含受版权保护的内容。
UnknownBody·2023-10-30 16:45

Text2SQL_DB-GPT-HUB微调

DB-GPT-Hub是一个利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目，主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤，通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本
你要找的程序猿·2023-10-30 04:18

LangChain+LLM实战---LangChain中的6大核心模块

模型（Models）LLMs大型语言模型，将文本字符串作为输入，并返回文本字符串作为输出。聊天模型聊天模型通常由语言模型支持，但它们的API更加结构化。这些模型将聊天消息列表作为输入，并返回聊天消息。
lichunericli·2023-10-30 02:33

LangChain+LLM实战---自定义模拟实现LLM

fromtypingimportAny,List,Mapping,Optionalfromlangchain.callbacks.managerimportCallbackManagerForLLMRunfromlangchain.llms.baseimportLLMimportreclassTfboyLLM
lichunericli·2023-10-30 02:03

HuggingGPT Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace---论文阅读总结

1、介绍LLMS（Largelanguagemodels）在语言理解、生成、交互和推理方面产生优越的能力，推动了新的研究主题，例如上下文学习、指令学习以及思维链提示。
星冢·2023-10-29 15:10

GLoRE：大型语言模型的逻辑推理能力探究

最新研究揭示，尽管大语言模型LLMs在语言理解上表现出色，但在逻辑推理方面仍有待提高。为此，研究者们推出了GLoRE，一个全新的逻辑推理评估基准，包含12个数据集，覆盖三大任务类型。
zenRRan·2023-10-29 12:45

零资源的大语言模型幻觉预防

相关工作2.1幻觉检测和纠正方法2.2幻觉检测数据集3方法论3.1概念提取3.2概念猜测3.2.1概念解释3.2.2概念推理3.3聚合3.3.1概念频率分数3.3.2加权聚合4实验5总结摘要大语言模型（LLMs
露葵025·2023-10-28 14:50

为应对输出风险文本的情况，提出一种针对LLMs简单有效的思维链解毒方法

作者：汤泽成、周柯言单位：苏州大学人工智能研究院论文标题：[2308.08295]DetoxifyLanguageModelStep-by-Step(arxiv.org)论文代码：https://github.com/codinnlg/detox-cot研究背景近年来，随着大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）在自然语言处理任务上展现出优秀表现，大模型的安全问题应该得到重视。近
大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓·2023-10-28 00:10

值得收藏！基于LLM的推荐系统全面综述！

https://zhuanlan.zhihu.com/p/634534308大型语言模型（LLMs）已在自然语言处理（NLP）领域崭露头角，并在推荐系统（RS）领域近期受到了极大关注。
WitsMakeMen·2023-10-22 14:28

推特爆火！超越ChatGPT和Llama2，新一代检索增强方法Self-RAG来了原创

作者|ZenMoore前言大型语言模型（LLMs）具有出色的能力，但由于完全依赖其内部的参数化知识，它们经常产生包含事实错误的回答，尤其在长尾知识中。
夕小瑶·2023-10-22 09:13

阿里妈妈Union Lab全量公测，你会用吗？

UnionLab是一种智能化的选品推荐、推广内容创作工具，它内置了大语言模型（LLMs），使得选品、推广更加智能和简单。
doudouduo6·2023-10-21 18:11

LLMs之BELLE：BELLE(一款能够帮到每一个人的中文LLM引擎)的简介(基于Alpaca架构+中文优化+考察词表扩充/数据质量/数据语言分布/数据规模的量化分析)、使用方法、案例应用之详细攻略

LLMs之BELLE：BELLE(一款能够帮到每一个人的中文LLM引擎)的简介(基于Alpaca架构+中文优化+考察词表扩充/数据质量/数据语言分布/数据规模的量化分析)、使用方法、案例应用之详细攻略导读
一个处女座的程序猿·2023-10-21 18:02

高性能计算与多模态处理的探索之旅：英伟达GH200性能优化与GPT-4V的算力加速未来

★多模态大模型；GPU算力；LLMS；LLM；LMM；GPT-4V；GH200；图像识别；目标定位；图像描述；视觉问答；视觉对话；英伟达；Nvidia；H100;L40s；A100;H100；A800；
高性能服务器·2023-10-21 04:35

谷歌与OpenAI合作，用Google Search为大模型刷新！

夕小瑶科技说原创编译|奶茶子最近一项由Google、UniversityofMassachusettsAmherst、OpenAI联合发布的研究探讨了大型语言模型（LLMS）面临的一个重要挑战，即它们在适应不断变化的世界时的困难
夕小瑶·2023-10-21 00:46

大模型的“幻觉”如何克服？腾讯AILab等《大型语言模型中的幻觉》，全面阐述检测、解释和减轻幻觉...

虽然大型语言模型（LLMs）在各种下游任务中展示出了卓越的能力，但一个重要的关注点是它们表现出幻觉的倾向：LLMs偶尔会生成与用户输入不符、与先前生成的上下文相矛盾或与已建立的世界知识不一致的内容。
人工智能学家·2023-10-21 00:34

MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems

本文是LLM系列文章，针对《MemGPT:TowardsLLMsasOperatingSystems》的翻译。MemGPT：将LLM作为操作系统摘要1引言2MEMORY-GPT(MEMGPT)3实验4相关工作5结论要点和未来方向5.1局限性摘要大型语言模型（LLM）已经彻底改变了人工智能，但受到有限上下文窗口的限制，阻碍了它们在扩展对话和文档分析等任务中的实用性。为了能够在有限的上下文窗口之外使用
UnknownBody·2023-10-20 22:39

LLMs之RAG：利用langchain实现RAG应用五大思路步骤—基于langchain使用LLMs(ChatGPT)构建一个问题回答文档的应用程序实战代码

LLMs之RAG：利用langchain实现RAG应用五大思路步骤—基于langchain使用LLMs(ChatGPT)构建一个问题回答文档的应用程序实战代码目录相关文章
一个处女座的程序猿·2023-10-20 20:10

大模型掌握16000+真实世界API了，清华等机构ToolLLM的工具使用能力不输ChatGPT

相信大家都已经见识到了，开源大型语言模型（LLMs）及其变体（例如LLaMA和Vicuna）在各种任务上取得了显著的进展。然而，尽管LLM很强大，但它们在执行更高级任务方面
数据派THU·2023-10-20 00:31
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