本文旨在深入解析人工智能（AI）、通用人工智能（AGI）、人工智能生成内容（AIGC）、自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）以及ChatGPT等关键概念，并探讨它们在现代科技发展中的重要性和实际应用

AttentionIsAllYouNeedButYouDon’tNeedAllOfItForInferenceofLargeLanguageModelsLLaMA2在剪枝时，跳过ffn和跳过fulllayer的效果差不多。相比跳过ffn/fulllayer，跳过attentionlayer的影响会更小。跳过attentionlayer：7B/13B从100%参数剪枝到66%，平均指标只下降1.7～

受朋友圈某post的指引，我认真地在疫情期间思考了自己的人生规划。不过被一个想法所困扰。对于自己的学历，是只会停留在硕士，还是再去读一个博士？皓哥告诉我考博啊，他也即将读5年的Phd。我一看，呵，这长度！是这样，法学/律博士在国内外有很多种类，在我的规划里，既然仍要做律师，就是继续读一个JD了。JD是3年。但是，考虑到经济、年纪、发展潜力，我想了半天，觉得目前真不适合我。JD读完，学历高了甚至在美

大家有技术交流指导、论文及技术文档写作指导、项目开发合作的需求可以私信联系我LLM（大型语言模型）的训练、精调和加速是当前人工智能研究和应用中的重要话题。下面将详细介绍这些概念及其关键技术。

引言随着自然语言处理技术的飞速发展，尤其是大型语言模型（LLM）的应用日益广泛，人们对于如何更高效地与这些模型交互产生了浓厚的兴趣。

自ChatGPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。

本文是LLM系列文章，针对《Second-OrderInformationMatters:RevisitingMachineUnlearningforLargeLanguageModels》的翻译。

使用Petals和LangChain运行大型语言模型：入门指南引言在人工智能和自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）的应用日益广泛。然而，运行这些模型通常需要强大的硬件资源。

在这些进步中,大语言模型(LLM)已成为一个强大的工具,在理解上下文、处理海量数据以及生成类人文本方面表现出色。将LLM应用于金融领域有望改变传统实践,推动创新,并在各种金融任务中开创新的机遇。

NL2SQL实践系列(2)：更多模型使用以及工业级案例NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL

site-packages/transformers/models/llama/modeling_llama.py#coding=utf-8#Copyright2022EleutherAIandtheHuggingFaceInc.team.Allrightsreserved.##ThiscodeisbasedonEleutherAI'sGPT-NeoXlibraryandtheGPT-NeoX#a

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/141462669免责声明：本文来源于个人知识与公开资料，仅用于学术交流，欢迎讨论，不支持转载。LLaMA3是Meta的最新大语言模型，在整体网络设计进行多项升级，显著提升了模型的性能和效率，重要的改进，如下：词汇量增加至1

二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。

4.大模型LLM的架构介绍？大模型（LLMs）进阶面1.llama输入句子长度理论上可以无限长吗？1.什么是LLMs复读机问题？2.为什么会出现LLMs复读机问题？3.如何缓解LLMs复读机问题？

知识图谱生成llm-graph-builder（以下简称LGB）也使用了最新的graph+RAG的思路，使用知识图谱来加持RAG，提供更加准确和丰富的知识问答。

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

langchain-ChatGLM2、项目原理：加载文件➝读取文本➝文本分割➝文本向量化➝问句向量化➝在文本向量中匹配出与问句向量最相似的topk个➝匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中➝提交给LLM

本文：介绍授予大型语言模型(LLM)对Web浏览器的控制权的安全风险，重点关注提示注入漏洞。

笔者关注大模型有一段时间了，可以参考我之前的文章，做了非常多的体验，也经常去调戏大模型，这些文章有的还是很精彩，比如：——对比大模型特色的文章：群模乱舞，AI大模型盛开，国内大模型盘点_哈工大本草-CSDN博客——讨论大模型应用于诈骗的文章：AIGCand“AIGF”-CSDN博客——调戏大模型的文章，货拉拉到底拉不拉拉布拉多？【AIGC】用货拉拉拉不拉拉布拉多的梗调(ce)戏(shi)AI大模型

LangChain是一个面向构建基于大语言模型（LLM）的应用程序的框架，它简化了与语言模型的交互，并将其功能扩展至更复杂的任务，如搜索、问答、推理和自动化工作流。

本文是LLM系列文章，针对《xGen-MM(BLIP-3):AFamilyofOpenLargeMultimodalModels》的翻译。

SKHynix正致力于为人工智能领域开发基于DDR5的CXL2.0内存解决方案，尤其是针对"内存饥渴型"LLM。

思维链思维链1.思维链提示方法和增强策略1.1简单的思维链提示1.2示例形式的思维链提示1.3思维链提示的后处理方案1.4拓展推理结构2.CoT的能力来源：为什么思维链提示能显著提升大语言模型在推理任务上的效果？强大的逻辑推理是大语言模型“智能涌现”出的核心能力之一。推理：一般指根据几个已知的前提推导得出新的结论的过程，区别于理解，推理一般是一个“多步骤”的过程，推理的过程可以形成非常必要的“中间

软件架构2.1拥有自己的大语言模型（LLM）是否必要？2.2何时使用微调与何时使用RAG？2.3在训练大语言模型时遇到的关键挑战是什么？数据资源3.1如何标注一个监督微调（SFT）数据集？3.2在众包

NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL）、新一代数据集BIRD-SQL解读NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型

而AutoGPT的目标就是基于GPT4将LLM的"思想"串联起来，

文章目录前言一、代码补全代码实现实现效果:当前问题二、LLM+搜索引擎功能概述实现步骤代码实现结论前言本文将介绍如何利用VSCode插件开发环境结合大模型（LLM）来实现代码补全功能，并且介绍如何集成网络搜索功能以增强代码补全的能力

1.RAG技术主要解决了什么问题解决通用LLM针对一些小众领域没有涉猎的问题(私域)提升LLM回答的准确性、权威性、时效性提高LLM回答的可控性和可解释性，提高模型的可信度和安全性2.RAG流程-1文档加载

本文是LLM系列文章，针对《ASurveyonBenchmarksofMultimodalLargeLanguageModels》的翻译。

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【论文阅读】LLM4SGG:LargeLanguageModelsforWeaklySupervisedSceneGraphGenerationabstract由于全监督方法严重依赖昂贵标注，最近弱监督场景图生成

它简化了与大语言模型（LLM）的交互过程，支持数据检索和将不同功能模块串联起来以完成复杂任务。

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本文是LLM系列文章，针对《SGSH:StimulateLargeLanguageModelswithSkeletonHeuristicsforKnowledgeBaseQuestionGeneration

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LLM中Encoder-OnlyorDecoder-Only&为什么主流LLM是Decoder-Only？

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这里写目录标题在Kubeflow中自动化和编排监督调整管道重用现有管道提高效率准备数据和模型版本控制配置管道定义管道参数执行管道结论理论问题实践问题在Kubeflow中自动化和编排监督调整管道KubeflowPipelines的核心在于其编排复杂工作流的能力。在本例中，我们将探索如何使用KubeflowPipelines自动和编排监督调整管道，针对由Google提供的基础模型PaLM2进行参数高效

导读：AI大模型日报，爬虫+LLM自动生成，一文览尽每日AI大模型要点资讯！

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