Co-LLM推出了一种新方法，可以让大型语言模型协作，逐标记生成文本。这种策略允许模型利用其独特的优势和专业知识来完成各种任务，从而在遵循指令、特定领域问题和推理挑战等方面提高性能。

Anthropic发布的Claude 3是一个大型语言模型，可与GPT-4相媲美，它不仅在基准测试中表现出色，而且在交互质量上独具人类特色，具有创造性和自然性，使其成为AI与作家创意合作能力的重大进展。

本文讨论如何为大型语言模型构建结构化文档，以及在整个过程中需要考虑的最佳实践。首先，为LLM编写文档时应当注意文档的结构及可读性。其次，可以通过提供示例代码、使用清晰的术语和概念以及清晰的语言来使文档更...

Bonito是一种开源模型，旨在将未注释的文本转换为定制的训练数据集，从而增强大型语言模型对专业任务的适应性，而不需要预先存在的注释。

这个仓库包含了一系列有用的资源，重点是大型语言模型在视频理解领域的应用。这些资源包括论文、代码和数据集，可以帮助研究人员和工程师更好地理解和应用LLMa模型。LLMa模型是一种基于自然语言处理的技术，在视觉和...

随着人工智能模型的不断发展，越来越多的研究人员开始研究如何在不影响模型准确性的前提下，提高模型的计算效率和内存利用率。LLM量化是一种后训练量化技术，可以使像OPT和LLaMA2这样的大型语言模型更具内存和计算效...

Distilabel是为AI工程师设计的框架，使用人类反馈的强化学习方法（例如奖励模型和DPO）对大型语言模型进行对齐。 它主要专注于LLM微调和适应性。 Distilabel可协助数据收集，清洗和训练。

Dual Chunk Attention（DCA）扩展了大型语言模型（如Llama2 70B）的能力，使它们能够处理超过100k个令牌而无需额外的训练。它将注意力计算分解成块，增强了模型对短期和长期上下文的理解。

Simulatrex是一个开源项目，专注于生成代理基于建模（GABM）。它利用大型语言模型进行更准确的模拟。这项技术可以帮助模拟相当复杂的互动系统，比如社交网络或自然生态系统。Simulatrex的开发人员希望通过提供一个易...

IR-QLoRA是一种新方法，它可以提高量化大型语言模型的准确性，使它们更适合在资源有限的设备上使用。量化是一种通过降低浮点精度来减少计算资源需求的技术。虽然这种方法可以大大减少模型的计算量和存储空间，但它也...