本研究介绍了LLM-FP4，这是一种新的方法，通过在训练后将大型语言模型的权重和操作转换为4位浮点值来压缩它们。近年来，由于NLP任务的快速发展，语言模型的大小和计算需求不断增加，这给模型的部署和使用带来了很多...

SpellTest是基于Github的一个新项目，旨在为基于LLM的应用提供AI-to-AI测试。LLM是一种基于语言模型的学习方法，常用于在自然语言处理和计算机视觉等领域。SpellTest可以帮助开发者在应用程序中减少拼写错误，并自动...

近日，研究人员开源了名为AgentTuning的GitHub仓库。该仓库提供了一种新的方法来调整语言模型。这种方法通过多个智能体任务中的交互轨迹来训练和调整语言模型，从而更好地适应不同的任务和场景。这种方法可以提高语...

Cola是一个使用大型语言模型来协调各种视觉语言模型（VLM）以改进视觉推理的系统。该代码库已经在GitHub上发布。

OpenAgents是一款用于编写语言模型插件的框架，它为用户提供了完全的控制权。该框架可以帮助用户快速构建自己的语言模型，同时具备高度的灵活性和可扩展性，用户可以根据自己的需求自由地进行定制和扩展。OpenAgents...

本研究评估了大型语言模型（LLMs）在进行类似于人类的多轮对话时的能力。研究人员使用了一种名为Persona-Chat的数据集，该数据集包含有关对话参与者偏好和兴趣的信息。研究结果表明，LLMs在某些方面表现出了与人类类...

调整语言模型需要按特定格式创建训练数据。这通常是令人沮丧和缓慢的过程。本文探讨了自动化该过程的简单方法。 深度学习模型的表现受到其训练数据的质量的影响。因此，对于特定任务，调整语言模型的能力非常重要。...

尽管有人声称MathGLM可以解决数学问题，但实际上它仍然无法胜任这项任务。这一现象凸显了仅仅依赖于大型语言模型的局限性。近年来，基于神经网络的自然语言处理技术取得了长足进步，但在某些特定领域，仍然需要更为...