本文分享了七种实用模式，用于将大型语言模型（LLM）整合到系统中：性能测量、添加最新知识、微调任务、缓存以节省时间/成本、确保质量输出、错误管理以及利用用户反馈。首先，性能测量是衡量模型在实际应用中的效果...

零样本模型是人工智能模型中的一种，他们在广泛的分布上都有着强大的性能。但是，如果你在特定的狭窄任务上对它们进行调整，它们可能会在提高特定任务性能的同时，失去原本的广泛适应性。这个现象虽然有其积极的一面...

LLM微调中心是一个包含代码和洞察的平台，专门用于微调各种大型语言模型以适应您的使用场景。不论您是开发者，还是研究人员，甚至是业务决策者，都可以在此找到有用的资源。通过微调，大型语言模型的性能可以得到显...

在当今的技术环境中，找到一个不基于Meta基础模型构建的模型是一项挑战。来自Writer的Palmyra模型经过了8000亿令牌和7万条精心策划的指令的训练。它擅长遵循复杂的指令，并且似乎易于进行微调。这种模型的出现，打破...

本文将深入探讨几个主要的AI模型和相关问题。其中包括羊驼2模型，代码羊驼，GPT-4，聊天GPT的微调服务，LLM的扩展，前沿的AI模型，以及LLM的版权法规。羊驼2模型和代码羊驼是近年来AI领域的重要突破，它们的设计和实...

GitHub近日发布了新工具DSPy，这是一套简洁的Python模块集，能够统一调动和微调语言模型(LMs)的技术，并通过推理和工具/检索增强来改进它们。DSPy的设计理念是使得这些复杂的技术可以通过简洁的代码实现，同时也使得...

近日，一款新的工具引发了业界的广泛关注。这款工具可以自动化gpt-3.5-turbo的调优过程，用户只需一键操作，即可使用本地磁盘上的文件进行调优。这一技术的出现无疑为大数据处理和人工智能的发展带来了新的可能性。...

在生产环境中部署扩散模型一直是一个挑战，因为这些模型难以处理，且计算成本高。但是现在，OneDiffusion的出现旨在使部署和微调变得更易于管理、可扩展且可靠。OneDiffusion是一个开源项目，它的目标是使扩散模型在...

您现在可以在自定义数据上微调gpt-3.5-turbo模型了。微调后的模型完全属于您，且不会利用您的数据训练其他模型。这种方法可以大大降低成本、提升控制性，并改善整体性能。此外，GPT-4的微调功能也将在今年秋季推出。

对于大多数大型语言模型（LLM）应用，微调并非必要。使用少量提示或检索增强生成（RAG）可能是更好的选择。少量提示是指向LLM提供期望输出的示例，而RAG则涉及查询向量数据库，获取LLM未经训练的信息。这意味着，我...