大型语言模型在许多设备上的运行效率受限于其庞大的计算需求。然而，一个名为QA-LoRA的新方法已经成功改变了这一局面。QA-LoRA通过巧妙地改变模型的构建和微调方式，使得大型语言模型能够在维持强大功能的同时，有效...

对预训练的视觉模型进行特定任务的微调，通常需要大量额外的计算能力。然而，研究人员已经提出了一种名为“显著通道调整”（SCT）的方法，这种方法可以智能地选择模型中需要微调的部分，使用的额外设置要远少于其他方...

混合专家模型（MoEs）是一种增加模型容量的有效方法，同时不会增加每个令牌的运行时间。然而，让它们快速运行并进行微调仍然具有一定的难度。最新研究发现，如果你能有效地修改密集模型参数，以配合MoEs的微调，就能...

人工智能领域的新闻总是让人振奋人心，最近有关Llama 2的消息开始引起了人们的关注。Llama 2是由OpenAI推出，这是一款新的人工智能模型，用于自然语言处理。Llama 2被称为是GPT-3.5/4的替代品，因为它可以在大多数任...

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...