LLMs from Scratch是学习如何从零开始构建语言模型的一组不完整但有前途的任务。该仓库提供了构建自然语言处理模型所需的基本知识，包括基础数学和机器学习理论，以及一些常见的语言模型架构和实现代码。通过完成这...

近日，研发团队宣布推出了AgentBoard，一款专为多轮LLM代理设计的基准测试工具。AgentBoard不仅可以评估LLM代理的最终成功率，还提供了分析评估板以进行更详细的模型评估。这款工具可以更全面地评估LLM代理，为LLM代...

LLM Steer是一个用于使用情感向量控制语言模型生成的库。这意味着您可以嵌入一个诸如“深思熟虑”的概念，并使生成变得更加深思熟虑。一般而言，它的效果要比提示更好，但需要进行更多的研究。

研究人员探索了一种名为异步Local-SGD的新的语言模型训练方法。这种方法是联邦平均的一种变体。

本文讨论不依赖于基准数据的评估指标。文章探讨了通用的以及特定于RAG、聊天机器人和摘要的评估方法。所有指标都附带Python实现。

Ollama发布了Python和JavaScript库的初始版本，使得开发者能够在几行代码中将新的和现有的应用程序与Ollama集成。Ollama支持广泛的模型，包括Mistral、Dolphin、Llama2和Orca，使得开发者可以轻松地在本地运行大型语...

最近，一份名为“Hallucination Leaderboard”的GitHub仓库开始在自然语言处理领域引起轰动。该仓库汇集了多种模型在摘要短文档时产生幻觉的性能比较数据，让人们更好地了解这些模型的优势和不足。据悉，该排行榜是由...

机器学习工程开源书籍发布，该项目是一个开放的方法论集合，旨在帮助成功训练大型语言模型和多模态模型。该材料适用于LLM/VLM培训工程师和运营人员。书籍包含大量脚本和复制粘贴命令，以使读者能够快速解决问题。该...