instruction

一网打尽！国内外大模型调研汇总

一.BasicLanguageModel二.Instruction-FinetunedLanguageModel自从ChatGPT出现之后，各种大语言模型是彻底被解封了，每天见到的模型都能不重样，几乎分不清这些模型是哪个机构发布的
公众号:肉眼品世界·2023-11-15 21:02

An Empirical Study of Instruction-tuning Large Language Models in Chinese

本文是LLM系列文章，针对《AnEmpiricalStudyofInstruction-tuningLargeLanguageModelsinChinese》的翻译。汉语大语言模型指令调整的实证研究摘要1引言2指令调整三元组3其他重要因素4迈向更好的中文LLM5结论局限性摘要ChatGPT的成功验证了大型语言模型（LLM）在通用人工智能（AGI）中的潜力。随后，LLM的发布引发了开源社区对指令调优
UnknownBody·2023-11-07 03:08

16. 内存屏障

内存屏障（MemoryBarrier，也称Fence）是对一类针对内存读、写操作指令（Instruction）的跨处理器架构（比如x86、ARM）的比较底层的抽象（或者称呼）内存屏障是被插入到两个指令之间进行使用的
TheMrBigHead·2023-11-06 01:26

Instruction Tuning for Large Language Models_ A Survey

指令调优是指通过使用(INSTRUCTION,OUTPUT)数据对大型语言模型进行有监督的进一步训练，以实现模型在遵循人类指令方面与其下一个单词预测目标之间的衔接。
藏星万朵·2023-11-05 14:07

使用 Dockerfile 定制镜像

Dockerfile是一个文本文件，其内包含了一条条的指令(Instruction)，每一条
myprince003·2023-11-05 10:16

C语言学习笔记之内存精讲

主题：简介：参考：作者：时间：14.1存储在硬盘中的程序需要载入内存才能运行，CPU也只能从内存中读取数据和指令，对于CPU而言，memory仅仅存放instruction和data，不能在memory
BJTUYBYUAN·2023-11-05 08:18

论文阅读：One Embedder, Any Task: Instruction-Finetuned Text Embeddings

1.优势现存的emmbedding应用在新的task或者domain上时表现会有明显下降，甚至在相同task的不同domian上的效果也不行。这篇文章的重点就是提升embedding在不同任务和领域上的效果，特点是不需要用特定领域的数据进行finetune而是使用instuctionfinetuning就可以在不同的任务和领域上表现得很好。新提出的模型被叫做INSTRUCTOR，进行instruc
comli_cn·2023-11-03 18:26

05.大模型&大数据量

文章目录大模型顿悟时刻：EmergentAbility（涌动现象）CalibrationInverseScalingPrizeSwitchTransformers大数据量数据预处理去重模型大小与训练数据的选择Instruction-tuningHumanTeachingKNNLM
oldmao_2000·2023-11-03 02:58

Instruct and Extract: Instruction Tuning for On-Demand Information Extraction

本文是LLM系列文章，针对《InstructandExtract:InstructionTuningforOn-DemandInformationExtraction》的翻译。指令与提取：用于按需信息提取的指令调优摘要1引言2相关工作3INSTRUCTIE数据集4实验5结论局限性摘要具有指令跟随功能的大型语言模型为更广泛的用户群体打开了大门。然而，当涉及到信息提取（自然语言处理中的经典任务）时，大
UnknownBody·2023-11-01 11:06

Tuna: Instruction Tuning using Feedback from Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Tuna:InstructionTuningusingFeedbackfromLargeLanguageModels》的翻译。Tuna:使用来自大型语言模型的反馈的指令调优摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论局限性摘要使用更强大的LLM（如InstructionGPT和GPT-4）的直接输出，对LLaMA等开源大型语言模型（LLM）进行指令调整，已被证明是一种使模型行
UnknownBody·2023-11-01 11:05

Dockerfile说明和编写

DockerfileDockerfile是一个文本文件，其内包含了一条条的指令(Instruction)，每一条指令构建一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应当如何构建。
小小了墨·2023-10-31 17:03

LLaVA:visual instruction tuning

对近期一些MLLM(MultimodalLargeLanguageModel)的总结-知乎本文将从模型结构，训练方法，训练数据，模型表现四个方面对近期的一些MLLM（Multi-modalLargeLanguageModels）进行总结并探讨这四个方面对模型表现的影响。本文覆盖的MLLM包括：LLaVA,MiniGPT-4,mPLUG-Owl,…https://zhuanlan.zhihu.com
Kun Li·2023-10-28 09:30

InstructionGPT

之前是写在[Instruction-tuning（指令微调）]里的，抽出来单独讲一下。
-柚子皮-·2023-10-27 21:26

NEFTUNE: NOISY EMBEDDINGS IMPROVE INSTRUCTION FINETUNING

本文是LLM系列文章，针对《NEFTUNE:NOISYEMBEDDINGSIMPROVEINSTRUCTIONFINETUNING》的翻译。NEFTUNE：噪声嵌入改善指令微调摘要1引言2NEFTUNE：噪声嵌入指令调整3实验设置4结果5分析6结论与局限性摘要我们展示了语言模型微调可以通过简单的增强来改进，有时甚至是显著的改进。NEFTune在训练期间向嵌入向量添加噪声。使用Alpaca对LLaM
UnknownBody·2023-10-26 18:37

[BELLE] A comparative study between full-parameter and LoRA-based fine-tuning on chinese instruction

1.introduction在模型训练领域，两种广泛使用的方法是全参数微调和参数高效微调。2.experiments选择了BELLE-0.6M，BELLM-2M，BELLE-4M三个数据集。通过结合这三个数据集，旨在研究不同数据规模对基于lora的调优性能的影响。评估集包含了1000个经过严格的人工筛选和处理的数据条目，涵盖9个类别，包括翻译、开放型问答、封闭性问答、生成以及其他。2.1model
Kun Li·2023-10-26 08:58

一篇关于LLM指令微调的综述

其本质是指在由(INSTRUCTION,OUTPUT)对组成的数据集上以监督的方式进一步训练LLM的过程，它弥合了LLM的下一个词预测目标与用户让LLM遵循人类指令的目标之间的差距。
大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓·2023-10-26 04:59

硬件安全与机器学习的结合

AHTDetectionandDiagnosisMethodforGate-levelNetlistsbasedonMachineLearning摘要Introduction2.基于多维结构特征的硬件木马检测技术摘要Instruction3
Strive_LiJiaLe·2023-10-26 03:00

Bugly1.3.6版本热更新基本配置

Bugly主页：https://bugly.qq.com/v2/index热更新文档：https://bugly.qq.com/docs/user-guide/instruction-manual-android-hotfix
奔跑的图腾·2023-10-26 00:01

一篇关于LLM指令微调的综述

其本质是指在由(INSTRUCTION,OUTPUT)对组成的数据集上以监督的方式进一步训练LLM的过程，它弥合了LLM的下一个词预测目标与用户让LLM遵循人类指令的目标之间的差距。
大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓·2023-10-25 06:42

iOS_Crash 三：异常类型

`EXC_BREAKPOINT(SIGTRAP)`和`EXC_BAD_INSTRUCTION(SIGILL)`2.
IT女奏是宅·2023-10-24 22:03

centos7 vpp：ld: warning: -z ibt ignored /tmp/cclY5GMQ.s:14: Error: no such instruction: `endbr64‘

编译vppmakebuild过程中出现问题：ld:warning:-zibtignored.ld:warning:-zshstkignored.ld:warning:-zibtignored.ld:warning:-zshstkignored./tmp/cclY5GMQ.s:Assemblermessages:/tmp/cclY5GMQ.s:14:Error:nosuchinstruction:`
zby-枣菠鱼·2023-10-23 09:52

面向大模型微调的instruction指令自动化生成技术：SELF-INSTRUCT指令自动化生成框架工作介绍...

来自：老刘说NLP进NLP群—>加入NLP交流群大型的"指令微调"语言模型（对指令的回复进行微调）已经显示其出对新任务进行zero-shot生成的卓越能力。然而，这种方法在很大程度上依赖于人类编写的指令数据，即SFT数据。而这些数据在数量、多样性和创造性方面都是有限的，因此阻碍了调整后的模型的通用性。事实上，当前已经出现了一些开源的指令数据，比如promptsource，T0等，但如何自动化的生成
zenRRan·2023-10-21 15:11

cookie设置过期时间

目前这个包放在npm库中，下载npminstallhappycookieclasshappyCookie{constructor(){this["_instruction"]={"存cookie":`1
Xavier-萧·2023-10-13 01:16

翻译docker官方文档（残缺版）

Buildwithdocker(使用Docker技术构建应用程序或系统镜像)Overview(概述)介绍（instruction）层次结构（Layers）TheorderofDockerfileinstructionsmatters.ADockerbuildconsistsofaseriesoforderedbuildinstructions.EachinstructioninaDockerfil
grin : (0~.~0)·2023-10-12 05:12

Dockerfile指令详解

Dockerfile是一个文本文件，其内包含了一条条的指令(Instruction)，每一条指令构建一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应当如何构建。以之前定制nginx镜像为例，这次我们使用Do
湿物男·2023-10-11 11:31

【docker】dockerfile构建镜像

一、Dockerfile概念Dockerfile是一个文本文件，文件中包含了一条条的指令（instruction），用于构建镜像。
manyulanlanlu·2023-10-11 11:48

InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning【翻译】

Abstract1Introduction2Vision-LanguageInstructionTuning2.1TasksandDatasets2.2TrainingandEvaluationProtocols2.3Instruction-awareVisualFeatureExtraction2.4TrainingDatasetBalancing2.5InferenceMethods2.6
ManmanHAN·2023-10-10 12:42

英语阅读课可以用到的活动展示一

一、Post-ReadingGroupwork“TheBigFour”Instruction：学生4人一组，在阅读后进行小组讨论，每人分别承担以下角色：plotmaster（负责复述重要故事情节），culturecollector
helen880501·2023-10-08 21:25

热更新（使用bugly）

https://bugly.qq.com/2.完善开发者信息+创建应用3.参照文档集成BuglyAndroid热更新使用指南:https://bugly.qq.com/docs/user-guide/instruction-manual-android-hotfix
沈溺_16e5·2023-10-05 00:43

LLVM IR 文档 专门解释 LLVM IR

https://llvm.org/docs/LangRef.html#phi-instruction
shimly123456·2023-10-04 19:54

Linux shell编程学习笔记1：关于shell的前世今生

英文单词的原意是“外壳”，在计算机领域专指在操作系统（OperatingSystem）外层，提供用户界面（UserInterface）的程序，主要负责将用户的命令（Command）转化为操作系统可识别的指令（Instruction
紫郢剑侠·2023-09-30 11:24

腾讯Bugly-热更新

一.配置（详细请查看官方文档：https://bugly.qq.com/docs/user-guide/instruction-manual-android-hotfix/?
另一个星空1·2023-09-26 06:10

Optimizing Instruction-Following Language Models with External Knowledge for Automated Fact-Checking

本文是LLM系列文章，针对《FactLLaMA:OptimizingInstruction-FollowingLanguageModelswithExternalKnowledgeforAutomatedFactFactLLaMA：利用外部知识优化指令遵循语言模型实现自动事实核查摘要1引言2相关工作3方法4实验设置和结果5结论摘要自动事实核查在打击错误信息传播方面发挥着至关重要的作用。大型语言模型
UnknownBody·2023-09-25 11:27

如何高效编写 prompt

一个高效的Prompt应由Instruction和Question两部分组成。在使用openAPI调用时，通常将Instruction通过sy
zz_jesse·2023-09-21 08:55

MAMMOTH: BUILDING MATH GENERALIST MODELS THROUGH HYBRID INSTRUCTION TUNING

PapernameMAMMOTH:BUILDINGMATHGENERALISTMODELSTHROUGHHYBRIDINSTRUCTIONTUNINGPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2309.05653.pdfProjectURL:https://tiger-ai-lab.github.io/MAmmoTH/CodeURL:https:
kebijuelun·2023-09-20 19:44

Learn Prompt-“标准“提示

角色扮演（Role）+指令/任务（Instruction）+示例（Few-shot）+语境（Context）+问题（Question）备注语境（Context）就是我们希望ChatGPT生成的时候读取到的相关信息
xiaoshun007～·2023-09-18 10:37

Dockerfile

DockerfileDockerfile就是一个文本文件，其中包含一个个的指令(Instruction)，用指令来说明要执行什么操作来构建镜像。每一个指令都会形成一层Layer。
重开之Java程序员·2023-09-17 20:14

[NLP] LLM---＜训练中文LLama2(四)方式一＞对LLama2进行SFT微调

对于包含input字段的数据，采用f"{instruction}+\n+{input}"的形式进行拼接。其中，StanfordAlpaca格式如下所示：[{"in
舒克与贝克·2023-09-17 10:34

[NLP] LLM---＜训练中文LLama2(一)＞训练一个中文LLama2的步骤

一数据集【Awesome-Chinese-LLM中文数据集】【awesome-instruction-dataset】【awesome-instruction-datasets】【LLaMA-Efficient-Tuning
舒克与贝克·2023-09-17 10:09

Self-Polish: Enhance Reasoning in Large Language Models via Problem Refinement

Self-Polish:EnhanceReasoninginLargeLanguageModelsviaProblemRefinement文章链接核心思想是通过instruction让LLM来优化问题本身
ShadyPi·2023-09-13 18:01

GPT4RoI: Instruction Tuning Large Language Model on Region-of-Interest

在图像-文本对上调整大语言模型（LLM）的指令已经实现了前所未有的视觉-语言多模态能力。然而，他们的视觉语言对齐仅建立在图像级别上，缺乏区域级别对齐限制了他们在细粒度多模态理解方面的进步。在本文中，我们提出对感兴趣区域进行指令调整。关键设计是将边界框重新表述为空间指令的格式。将空间指令和语言嵌入提取的视觉特征的交错序列输入到LLM，并以指令调整格式对转换后的区域文本数据进行训练。我们的区域级视觉语
Spielberg_1·2023-09-12 06:23

Mac M1 运行tensorflow2.x报错model: “0“ num_cores: 8 environment { key: “cpu_instruction_set“ value:

报错信息如下：2022-04-1222:17:09.670204:Itensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:116]NoneoftheMLIRoptimizationpassesareenabled(registered2)2022-04-1222:17:09.673631:Wtensorflow/core/platform
番茄Salad·2023-09-09 10:22

飞腾 kylin-server v10 arm64 aarch64 anaconda3 conda 非法指令 Illegal instruction 笔记

原因：chenghleecommentedonJun15,2021It'slikelyrelatedtothecompileroptionsusedtobuildthelinux-aarch64packagesondefaults;basically,Anacondausesoptionsthattargettheserver-classNeoverseN1/N2microarchitecture
hkNaruto·2023-09-07 23:12

instruction simulation

ARCHCarchcstarthttps://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=dea8860fee82f61fd5284ef7e8d0faechttps://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1033a72a5b6c69374f816ba9a49875e1RVVMRVVM开源软
__pop_·2023-09-04 15:12

Arabic-Centric Foundation and Instruction-Tuned Open Generative Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《JaisandJais-chat:Arabic-CentricFoundationandInstruction-TunedOpenGenerativeLargeLanguageModels》的翻译。JaisandJais-chat:以阿拉伯语为中心的基础和教学调优的开放生成大型语言模型摘要1引言2预训练数据3模型4指令调整5评估6安全性7相关工作8结论摘要我们介绍了Ja
UnknownBody·2023-09-01 21:29

Common_Instruction

Terminal压缩\解压tar#压缩tar–zcvffile.tar.gzfile/#解压tar-zxvffile.tar.gz-z：有gzip属性的-c:建立压缩档案-x：解压-v：显示所有过程-f:使用档案名字，切记，这个参数是最后一个参数，后面只能接档案名tar-zcvfkeras-MRI-PET.tar.gz--exclude=keras-MRI-PET/checkpointskeras
SnorlaxSE·2023-09-01 20:04

景联文科技：高质量AI数据标注助力大语言模型训练，推动人工智能落地应用

大语言模型在各类LLM新技术的融会贯通下，不断加速Instruction-tuning、RLHF、思维链等新技术在大语言模型中的深度应用，人工智能技术以惊人的速度不断进化。
景联文科技·2023-09-01 10:20

【llm论文】Scaling Instruction-Finetuned Language Models

https://arxiv.org/pdf/2210.11416.pdf扩展任务数量；扩展模型大小；在chain-of-thought数据上微调。提高模型能力。
风可。·2023-08-31 03:20

Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey

本文是LLM系列文章，针对《InstructionTuningforLargeLanguageModels:ASurvey》的翻译。大语言模型指令调整：综述摘要1引言2方法3数据集4指令微调LLMs5多模态指令微调6特定领域指令微调7高效调整技术8评估，分析和批评9结论摘要本文综述了快速发展的指令调整（IT）领域的研究工作，这是提高大型语言模型（LLM）能力和可控性的关键技术。指令调整是指以监督的
UnknownBody·2023-08-28 11:09

LLMs多任务指令微调Multi-task instruction fine-tuning

多任务微调是单任务微调的扩展，其中训练数据集包括多个任务的示例输入和输出。在这里，数据集包含指导模型执行各种任务的示例，包括摘要、评论评分、代码翻译和实体识别。您在这个混合数据集上训练模型，以便它可以同时提高模型在所有任务上的性能，从而避免灾难性遗忘的问题。经过多次迭代的训练，使用示例计算的损失用于更新模型的权重，从而产生一个已经学会如何同时擅长多种不同任务的指导模型。多任务微调的一个缺点是它需要
AI架构师易筋·2023-08-27 09:13
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