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拥有LLM模型
介绍如何使用LoRA对GIT-LLM模型进行微调。 测试和讨论已开发的模型。 调查由GIT的图像编码器嵌入的“图像嵌入”是否指示与“文本嵌入”相同空间中的特定字符。 大型语言模型（LLM）越来越显示出其价值。将图像纳入LLMs使它们作为视觉语言模型更加有用。在本文中，我将解释一个名为GIT-LLM的模型的开发，这是一个简单但强大的视觉语言模型。 然而，在本文中，我尝试使用强大的LLM并进行微调。在这里，我称该模型为“GIT-LLM”。 不仅仅满足于OPT，还将引入更强大的LLM，LLaMA和MPT。 整合这两个模型可以以与OPT类似的方式完成。 回顾损失，明显可以看出使用LLaMA2和MPT作为LLM的模型显示出更为令人满意的减少。让我们也观察一下推断的结果。 关于第一张图片，对于所有模型，表情似乎比OPT-350m更自然。
62310编辑于 2024-06-06 - 来自专栏MySQL解决方案工程师
大型语言模型LLM
最近在学习OCI的生成式AI相关方面的内容，对相关内容做一下整理，内容涉及LLM基础、LLM架构、提示（Promot）、微调（fine-tuning）、各种模型、OCI的生成式AI、RAG，及向量数据库等等 什么是LLM？ LLM（Large Language Model）是大型语言模型的缩写，语言模型（LM）是一个文本的概率模型。为了能够简单说明该模型，在这里举一个简单的例子。 注意，LLM中第一个L是指模型参数的数量。 按照此时的候选词汇概率高低，LM大概率会选择“狗”填入括号中，如果句子变为“我写信给农场，希望他们送我一个宠物，他们送给我一只小（）”。 LLM中的各种模型具备不同的能力，例如嵌入（emmbedding）/生成（generation），模型的类型不同导致了它们的参数数量不同。 下面是一个模型分布图，注意纵轴，参数的数量是成10倍增长的。 以上内容是关于LLM基础及架构的一个简单介绍，后续会介绍提示及微调等方面的内容。感谢关注MySQL解决方案工程师。
59510编辑于 2024-06-14 - 来自专栏产品笔记
大语言模型(LLM)
目前的大语言模型采用与小模型类似的Transformer架构和预训练目标（如 Language Modeling），与小模型的主要区别在于增加模型大小、训练数据和计算资源。 目前，大语言模型取得如此巨大的成就，总结了五方面原因：模型、数据和计算资源的扩展；高效稳定的训练手段；语言模型能力诱导；对齐训练，将大语言模型与人类偏好对齐；工具使用（潜在发展方向）； ---- 02 预训练是大语言模型能力的基础。当语言模型的参数量扩展到超千亿级别时，从头预训练一个大语言模型就成为一件十分困难且有挑战的事情。在数据层面，如何收集尽可能多的高质量语料对预训练模型的效果十分关键。 指令微调通过收集指令格式的实例来微调大模型，大大增强了模型遵循人类指令的能力，能够让模型更好地泛化到未知任务。 03 — 大语言模型的特征 大型通用语言模型可以进行预训练，然后针对特定目标进行微调。 Large（大）：在"大语言模型"的上下文中，"大"主要有两层含义。一方面，它指的是模型的参数数量。
1.9K50编辑于 2023-09-09 - 来自专栏xiaosen
LLM主流开源代表模型
LLM主流开源大模型介绍 1 LLM主流大模型类别 随着ChatGPT迅速火爆，引发了大模型的时代变革，国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场，近百款大模型发布及应用。 目前，市面上已经开源了各种类型的大语言模型，本章节我们主要介绍其中的三大类： ChatGLM-6B：衍生的大模型（wenda、ChatSQL等） LLaMA：衍生的大模型（Alpaca、Vicuna 人类类意图对齐训练 缺点： 模型容量小，相对较弱的模型记忆和语言能力。 较弱的多轮对话能力。 4 BLOOM模型 BLOOM系列模型是由 Hugging Face公司的BigScience 团队训练的大语言模型。 小结 主要介绍了LLM主流的开源大模型，对不同模型架构、训练目标、优缺点进行了分析和总结。
68710编辑于 2024-06-04 - 来自专栏机器学习
介绍大语言模型（LLM）
介绍大语言模型（LLM）近年来，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展，其中大语言模型（Large Language Models，简称LLM）成为了引人注目的焦点。 大语言模型是基于深度学习技术训练的，可以理解和生成自然语言文本的AI模型。本文将介绍大语言模型的基本概念、发展历程、应用领域以及未来的潜力。什么是大语言模型？ 大语言模型的发展历程大语言模型的发展可以追溯到早期的语言模型，如N-gram模型和LSTM（长短期记忆网络）。 自Transformer架构提出以来，多个大规模语言模型相继问世，如：GPT（生成预训练变换器）系列：由OpenAI推出的GPT系列模型是最具代表性的LLM之一。 未来的发展方向随着技术的不断进步，大语言模型在未来有望实现更多的突破：模型压缩和优化：通过模型压缩和优化技术，降低大语言模型的计算资源需求，推动其在移动设备和资源受限环境中的应用。
1.3K00编辑于 2024-07-30 - 来自专栏架构师成长之路
大模型llm：Ollama部署llama3学习入门llm
二、Ollama安装 1、Ollama简介 Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，它允许用户在本地机器上运行和部署大型语言模型。 :11.020314Z", "response": "Here are the translations:\n\n**Chinese:** 《Meta Llama 3》：迄今最强大的公开可用的LLM \n\n**Korean:** 《Meta Llama 3》：현재 가장 강력한 공개 사용 가능한 LLM\n\n**Japanese:**\n\n《Meta Llama 3》：現在最強の公開使用可能 なLLM\n\n\n\nNote: (Meta Llama 3) is a literal translation, as there is no direct equivalent for \"Meta } ] }' 五、配置Open-WebUI 可以直接使用dify开源的llm ops集成：https://guisu.blog.csdn.net/article/details/138978737
7.2K00编辑于 2024-05-24 - 来自专栏xiaosen
LLM-AI大模型介绍
大语言模型 (LLM) 背景 大语言模型 (Large Language Model) 是一种人工智能模型, 它们通常包含数千亿甚至更多的参数，并在大规模数据集上进行训练。 在这个过程中，关键技术的发展推动了模型的演进和性能的提升。 LLM通常建立在Transformer架构之上，这种架构使用了多头注意力机制，能够处理长距离的依赖关系。 这些模型通过堆叠多个注意力层来提高其处理复杂语言任务的能力。 随着模型参数数量的增加，LLM展现出了小模型所不具备的特殊能力，如上下文学习能力和逐步推理能力。 这些能力的涌现使得LLM在多项任务中取得了显著的效果提升。 LLM的训练过程通常包括预训练和微调两个阶段。 LLM的应用产生了深远的影响，例如ChatGPT等模型展现出了强大的人机对话能力和任务求解能力，这对整个AI研究社区产生了重大影响。
72910编辑于 2024-04-20 - 来自专栏DeepHub IMBA
开源大型语言模型(llm)总结
大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。这些发展主要涉及以下几个方面： 模型规模的增长：LLM的规模越来越大，参数数量显著增加。 模型训练的效率和速度提升：研究人员提出了一系列技术来提高LLM的训练效率和推理速度。例如，采用分布式训练方法，利用多台计算机进行并行训练，加快模型收敛速度。 此外，还有一些压缩和加速技术，可以在保持性能的同时减少模型的计算资源消耗。 理解和应对偏见：LLM的发展也关注了如何更好地理解和应对模型中的偏见。 位于阿布扎比的技术创新研究所(TII)宣布了其开源大型语言模型(LLM)——Falcon-40B。 与大多数llm(通常只向非商业用户提供访问)不同，Falcon-40B对研究和商业用途都开放。TII还将模型的权重包含在开源包中，这将增强模型的功能并允许更有效的微调。
79842编辑于 2023-08-30 什么是大语言模型（LLM）
大语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。 1.定义与基本原理大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型。其“大”主要体现在两个方面：参数规模大：模型包含数十亿至数千亿的可调节参数，用以学习语言数据中的细微模式和复杂关系。 模型通过遮盖或预测文本中缺失的词来学习语言的统计规律、语法和语义。微调让模型适应特定的下游任务或领域。 4.常见的大语言模型例子以下是一些具有代表性和影响力的大语言模型：模型名称开发机构主要特点GPT系列OpenAI最具代表性的自回归语言模型系列。 5.面临的挑战与局限尽管能力强大，大语言模型的发展仍面临若干显著挑战：巨大的资源消耗：训练顶级LLM需要庞大的计算集群和巨额电力，导致极高的经济成本和环境足迹，这使得其研发主要集中于少数大型科技机构。
1.2K10编辑于 2026-03-03- 来自专栏喔家ArchiSelf
解读大模型（LLM）的token
大型语言模型(LLM)不能真正理解原始文本，相反，文本被转换为称为token的数字表示形式，然后将这些token提供给模型进行处理。 token 在区块链中代表是通证或者代币，那么token在LLM中代表的是什么呢？ 1. 什么是token？ 在 LLM 中，token代表模型可以理解和生成的最小意义单位，是模型的基础单元。 3. token 对LLM 的影响 关于token的数量如何影响模型的响应，常常感到困惑的是，更多的token是否使模型更加详细而具体呢？ 为了突破 LLM 的极限，可以尝试不同的训练和微调方法，并使用不同的解码策略。请注意这些模型的优缺点，并始终确保用例与正在使用的模型功能保持一致。 4. tokenization是将输入和输出文本分割成更小的单元，由 LLM AI 模型处理的过程。
21K52编辑于 2023-10-08 - 来自专栏机器学习入门
【AI大模型】LLM主流开源大模型介绍
学习目标 了解LLM主流开源大模型. 掌握ChatGLM、LLaMA、Bloom等基础大模型的原理 LLM主流大模型类别 随着ChatGPT迅速火爆，引发了大模型的时代变革，国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场，近百款大模型发布及应用 目前，市面上已经开源了各种类型的大语言模型，本章节我们主要介绍其中的三大类： ChatGLM-6B：衍生的大模型（wenda、ChatSQL等） LLaMA：衍生的大模型（Alpaca、Vicuna BLOOM模型 BLOOM系列模型是由 Hugging Face公司的BigScience 团队训练的大语言模型。 小结 本小节主要介绍了LLM主流的开源大模型，对不同模型架构、训练目标、优缺点进行了分析和总结。
1.3K10编辑于 2024-09-24 - 来自专栏第一专栏
LLM-TAP随笔——大语言模型基础【深度学习】【PyTorch】【LLM】
2.大语言模型基础 2.1、编码器和解码器架构 这个架构常用于编码器-解码器架构是一种常用于序列到序列（Seq2Seq）任务的深度学习架构。 2.2、注意力机制 2.2.1、注意力机制（Attention） 注意力机制允许模型在处理信息时更加灵活和智能地选择性地关注输入的不同部分，从而提高了模型的性能和表现力。 Feed-Forward Network层任务 考虑注意力机制可能对复杂过程的拟合程度不够, 通过增加两层网络来增强模型的能力。 2.4、BERT 预训练模型：在大规模数据事先训练，然后在特定任务上微调。 拿到预训练好的模型为底座，按照上述流程图去进行特定任务的微调。
93930编辑于 2023-09-26 - 来自专栏第一专栏
LLM-TAP随笔——语言模型训练数据【深度学习】【PyTorch】【LLM】
3、语言模型训练数据 数据质量对模型影响非常大。 典型数据处理：质量过滤、冗余去除、隐私消除、词元切分等。 训练数据的构建时间、噪音或有害信息情况、数据重复率等因素都对模型性能有较大影响。 模型卡片（Model Cards）：Hugging Face提倡模型卡片的使用，这是一种文档形式，用于提供有关预训练模型的详细信息、使用案例、性能评估和注意事项。这有助于提高模型的透明度和可解释性。 检查点是模型在训练或生成过程中的某个时间点的保存状态，通常包括模型的权重参数和其他相关信息，以便稍后能够重新加载模型并继续训练或进行推理。 在这种实验中，研究人员有目的地将模型的某些组件或特性删除或禁用，以评估这些组件对模型性能的影响。 思维树(Tree of Thoughts, ToT)：ToT提示是一种允许复杂的、多步骤问题通过LLM来解决的方法。
81150编辑于 2023-09-26 - 来自专栏计算机工具
LLM前言：推理加速、模型微调对齐、开源LLM、Agent、多模态
LLM前言：推理加速、模型微调/对齐、开源LLM、Agent、多模态 推理加速 推理加速是AI技术中的关键环节，能让AI模型在实际应用中更智能、更高效。推理加速技术主要通过算法优化和硬件加速来实现。 模型微调/对齐 模型微调：在已有的预训练模型基础上，通过针对特定任务或行业需求做局部调整，以提升模型在特定领域或任务中的适用性和完成度。微调方法包括全参数微调（FFT）、参数高效微调（PeFT）等。 模型对齐：确保模型的行为、输出与人类的期望、目标和价值观保持一致的过程。模型对齐的主要目标是避免模型做出对人类有害或不符合道德标准的行为。 实现模型对齐的方法包括清理和去偏训练数据、引入特定的目标函数、对模型输出进行调整以及引入人类反馈等。 开源LLM 开源LLM（大型语言模型）是指公开源代码的大型语言模型，允许开发者自由使用、修改和分发。开源LLM的出现降低了AI技术的门槛，促进了AI技术的创新和发展。
43210编辑于 2024-12-14 - 来自专栏NLP/KG
LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践
LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践1.多模态大模型推理LLM 的推理流程：多模态的 LLM 的原理：代码演示：使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型 ，视觉大模型，音频大模型的推理环境配置与安装以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免费实例 PAI-DSW 的配置下运行（显存 24G） ：点击模型右侧 Notebook 快速开发按钮，选择 GPU 环境 ：打开 Python 3 (ipykernel)：示例代码语言大模型推理示例代码#通义千问1_8B LLM大模型的推理代码示例#通义千问1_8B:https://modelscope.cn/models FastChat 的核心功能包括：●优秀的大语言模型训练和评估代码。●具有 Web UI 和 OpenAI 兼容的 RESTful API 的分布式多模型服务系统。 vLLM 是一个由加州伯克利分校、斯坦福大学和加州大学圣迭戈分校的研究人员基于操作系统中经典的虚拟缓存和分页技术开发的 LLM 服务系统。
1.5K10编辑于 2024-05-28 - 来自专栏程序那些事
langchain中的LLM模型使用介绍
对于langchain来说，它本身并不提供大语言模型，它只是一个中间的粘合层，提供了统一的接口，方便我们对接底层的各种LLMs模型。 langchain支持的LLM 现在大语言模型可谓是蓬勃发展，一不留神就可能出一个新的大语言模型。 就目前而言，基本的国外主流模型langchain都是支持的。 那么有小伙伴可能要问题了，langchain支不支持国产的大语言模型呢？ 答案是肯定的，但并不是直接的。 如果你发现langchain并没有你想要的llm，那么你可以尝试进行自定义。 另外还可以实现一个_identifying_params方法，用来输出自定义LLM的一些参数信息。 大家可以自行尝试和接入不同的LLM模型。 print(cb) 总结 LLM是大语言模型最基础的模式，chat模式的底层就是基于LLM实现的。
94130编辑于 2023-09-06 - 来自专栏人工智能
(LLM系列)什么是大语言模型？
(LLM系列)什么是大语言模型？人工智能正在改变我们与技术互动的方式。 大语言模型（Large Language Model，简称 LLM）作为 AI 领域最具突破性的技术之一，已经从研究实验室走向了日常应用。 无论是 ChatGPT、Claude 还是 Gemini，这些工具都基于同一核心技术——大语言模型。本文将深入探讨 LLM 的工作原理，并帮助您了解如何选择最适合您需求的模型。一、什么是大语言模型？ 训练过程LLM 的训练分为两个主要阶段：预训练（Pre-training）：模型在海量文本数据上学习语言的基本规律。这个阶段模型会学习词汇、语法、常识知识等基础能力。 生成文本的过程当您向 LLM 提问时，模型会将您的输入转换为数字表示（tokens），然后基于其学到的模式，逐个预测下一个最可能出现的词。这个过程会持续进行，直到生成完整的回答。
88110编辑于 2026-01-30 - 来自专栏素质云笔记
大模型幻觉（LLM Hallucination）若干记录
主要参考：大模型的幻觉问题调研: LLM Hallucination Survey 1 幻觉定义 当模型生成的文本不遵循原文（Faithfulness）或者不符合事实（Factualness），我们就可以认为模型出现了幻觉的问题 Reference-Free 基于IE：将知识限定于可以用三元组形式表示的关系和事件，基于额外的IE模型进行抽取，接着使用额外模型进行验证。 基于Factualness Classification Metric：标注/构造一批和幻觉/事实有关的数据，训练检测模型，利用该模型评估新生成文本的幻觉/事实问题。 人工评估：目前为止最靠谱的，此外还可以依靠LLM打分（比如利用GPT4，但是GPT4也存在着严重的幻觉问题，即使经过retrival-augment，检索回来的信息也有可能是错误的） 3 如何解决 构建高质量数据集 后处理：设计一个小模型专门用于fix幻觉错误。
1.3K40编辑于 2023-07-25 - 来自专栏一乐来了
使用大模型LLM实现销售AI
销售AI首先使用LLM解析客户的问题，然后通过智能代理查询数据库获取产品详细信息，并以自然而友好的方式回应客户。 那么在AI2.0时代，大型语言模型LLM的时代，这个问题怎么样了呢？ 销售AI的核心挑战 客服到销售角色的转变 将客服职能转变为销售功能一直是个大挑战。 典型的智能应用（ChatAI）架构方案 一个典型的智能应用架构，是以大模型LLM驱动，聊天为入口，使用Agent智能插件能力驱动API服务： 智能应用（ChatAI）架构 以大模型LLM为核心 大型语言模型 由于LLM/AI的优势在于自然语言理解，那么它擅长的自然是直接从与人类的交互中获取内在需求，并加以处理。这部分智力的消耗，才是大部分系统的薄弱点，是产品的价值点。 我们会持续分享关于智能聊天ChatAI、大模型技术进展、AI Agent设计等方面的内容，
65610编辑于 2025-05-23 - 来自专栏数字孪生元宇宙
MLC LLM - 手机上的大模型
MLC LLM 是一种通用解决方案，它允许将任何语言模型本地部署在各种硬件后端和本地应用程序上，此外还提供了一个高效的框架，供每个人根据自己的用例进一步优化模型性能。 图片1、什么是 MLC LLM？近年来，生成式人工智能 (AI) 和大型语言模型 (LLM) 取得了显着进步，并变得越来越普遍。 由于开源计划，现在可以使用开源模型开发个人AI助手。 但是，LLM 往往是资源密集型和计算要求高的。 要创建可扩展的服务，开发人员可能需要依赖强大的集群和昂贵的硬件来运行模型推理。 此外，部署 LLM 还面临一些挑战，例如不断发展的模型创新、内存限制以及对潜在优化技术的需求。 ----原文链接：MLC LLM - 手机大模型 - BimAnt
1.6K30编辑于 2023-05-07
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