根据最新的研究，更大规模的模型需要更大的词汇表。这项研究探讨了词汇规模的扩展定律，揭示了模型规模和词汇大小之间的关系。随着模型规模的增大，词汇表的规模也需要相应扩大。这是因为大型模型需要处理更多的情境...

PyTorch是构建模型的强大工具。然而，在实际使用中，一些常见的bug可能会大幅降低模型的性能。为此，我们提供了一份实用的列表，帮助您在调试模型代码时找到问题并解决。该列表内容详尽、实用性强，无论是在建模过程...

近日，知名的开源平台GitHub上的Paramount项目公开了一项新的技术——LLMs（Large Language Models）的Agent精度测量。该技术旨在提升大型语言模型的代理精度，助力开发者更加准确地评估和优化模型性能。据了解，LLMs...

Mistral近日宣布，通过其平台和API推出模型定制功能。这一新功能允许开发者根据具体需求对Mistral的模型进行微调，从而提高模型在特定应用场景下的性能。Mistral表示，此次推出的定制化服务将为企业和开发者提供更大...

InvariantSelectPR是一种旨在提高大型多模态模型（LMMs）在特定领域如医疗保健中的适应性的方法。这种方法通过优化模型的选择和调整，使其能够更好地处理不同领域的数据，提高预测的准确性和可靠性。在医疗领域，数...

TrainAllInfAttn是一种能够在数据稀缺的专业领域提升大语言模型表现的方法。随着人工智能技术的不断发展，如何在数据有限的情况下仍能保持模型的高效性和准确性成为了一个重要的研究方向。TrainAllInfAttn通过优化模...

Yuan 2.0-M32是一款具备40亿参数的专家混合模型，其中任意时刻仅有3.7亿参数处于激活状态。尽管其计算需求仅为Llama 3 70B的1/19，但其性能却接近后者。该模型在2万亿个token上进行了训练，展现出了令人惊讶的强大性...

LoRA（Learning of Rate Adjustor）是一种被广泛应用于模型微调的方法，用于注入风格或知识。近期的一篇研究论文深入探讨了在使用LoRA时，学习能力和遗忘之间的权衡关系。研究发现，LoRA相比于全面微调，虽然学习的...