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Dataset之NLP之LLMs：大模型核心技術(shù)—大語言模型LLMs相關(guān)開源數(shù)據(jù)集的簡介(三類數(shù)據(jù)集【預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)/微調(diào)數(shù)據(jù)/測試數(shù)據(jù)】)、下載(國內(nèi)外開源數(shù)據(jù)集平臺總結(jié))、使用方法之詳細攻略
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LLMs之HFKR：HFKR(基于大語言模型實現(xiàn)異構(gòu)知識融合的推薦算法)的簡介、原理、性能、實現(xiàn)步驟、案例應(yīng)用之詳細攻略 目錄 HFKR的簡介 異構(gòu)知識融合:一種基于LLM的個性化推薦新方法
當使用torchvision.datasets.ImageFolder讀取貓狗數(shù)據(jù)集時,dataset中存的圖片是 \\\'貓狗貓狗貓狗貓狗\\\' 還是 \\\'貓貓貓貓狗狗狗狗\\\' 呢? 數(shù)據(jù)集文件的存放路徑如下圖 測試代碼如下 輸出結(jié)果如下 可以得知,是 \\\'貓貓貓貓狗狗狗狗\\\'
我們很高興發(fā)布 IDEFICS ( I mage-aware D ecoder E nhanced à la F lamingo with I ninterleaved C ross-attention S ) 這一開放視覺語言模型。IDEFICS 基于 Flamingo，F(xiàn)lamingo 作為最先進的視覺語言模型，最初由 DeepMind 開發(fā)，但目前尚未公開發(fā)布。與 GPT-4 類似，該模型接受任意圖像和文本輸入序列并生成
LLMs之Vanna：Vanna(利用自然語言查詢數(shù)據(jù)庫的SQL工具+底層基于RAG)的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略 目錄 Vanna的簡介 1、用戶界面 2、RAG vs. Fine-Tuning 3、為什么選擇Vanna？ 4、擴展Vanna Vanna的安裝和使用方法 1、安裝 2、訓(xùn)練 (1)、使用DDL語句訓(xùn)練 (2)、使用文檔訓(xùn)練 (3)、使用SQL訓(xùn)
前一篇博文整理了： LLMs開源模型們和數(shù)據(jù)集簡介 這篇博文主要整理一下目前流行的訓(xùn)練方法和量化。 （圖自Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning） 使通用LLMs適應(yīng)下游任務(wù)的最常見方法是微調(diào)所有模型參數(shù)或微調(diào)尾層參數(shù)（Freeze）。然而這會導(dǎo)致每個任務(wù)都有一
LLMs之LLaMA-2：LLaMA-2的簡介(技術(shù)細節(jié))、安裝、使用方法(開源-免費用于研究和商業(yè)用途)之詳細攻略 導(dǎo)讀 ：2023年7月18日，Meta重磅發(fā)布Llama 2！這是一組預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的大型語言模型（LLM），規(guī)模從70億到700億個參數(shù)不等。Meta微調(diào)的LLM稱為Llama 2-Chat，專為對話使用場景進行了優(yōu)化
LLMs之FineTuning：LLaMA-Factory框架中如何在 dataset_info.json 中通過指定? --dataset dataset_name ?參數(shù)→實現(xiàn)自定義alpaca 格式/sharegpt 格式數(shù)據(jù)集及各部分字段的對應(yīng)關(guān)系→以便正確讀取和利用數(shù)據(jù)集內(nèi)容訓(xùn)練模型 目錄
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1. 介紹 LangChain 是一個領(lǐng)先的框架，用于構(gòu)建由大型語言模型（LLM）驅(qū)動的應(yīng)用程序。在這個框架內(nèi)，ChatGLM 作為一個重要的組件，為用戶提供了強大的雙語（中文-英文）對話功能。ChatGLM 基于通用的語言模型（GLM）框架，擁有數(shù)十億級別的參數(shù)，確保了其對話的流暢性和準確
假設(shè)你想?yún)⒓恿餍械挠螒蚬?jié)目 Jeopardy（這是一個美國電視游戲節(jié)目，參賽者將獲得答案并必須猜測問題）。 要參加演出，你需要了解任何事情的一切。 所以你決定在接下來的三年里每天都花時間閱讀互聯(lián)網(wǎng)上的所有內(nèi)容。 你很快就會意識到這比最初看起來更難，并且需要投
