这项项目介绍了一种方法，可以适应各种任务的类似CLIP的视觉语言模型，同时保留其泛化能力。该方法从LLM数据中学习提示，避免了需要标记图像的需求。

Pykoi是一个开源的Python库，旨在通过RLHF（Reinforcement Learning with Hamiltonian Flows）提高LLMs（Latent Linear Models）的性能。Pykoi是一个基于TensorFlow 2的库，提供了一系列的LLMs和RLHF的实现，可以直...

在2023年，大型语言模型(LLMs)已经成为程序员的无价之宝，显著加快了代码编写速度并帮助理解复杂的API或框架。虽然在复杂的系统编程方面存在局限性，但LLMs在Python高级编程和单调任务方面表现出色，是提高生产力和...

LLM领域的热门话题一直是法学、政治学和经济学等领域的研究重点。本文将对LLM领域的融合、GGUF、量子化、DPO等热门话题进行分析，旨在帮助初学者、科学家和工程师快速了解该领域的最新进展。在本文中，我们将介绍LLM...

微软的研究人员使用合成数据来训练基于Mistral的解码器，以改进嵌入技术。该技术是同类产品中最佳的。有趣的是，他们使用GPT-4的两步提示策略来生成合成检索训练数据。

本文旨在总结2023年人工智能发展的亮点。它涵盖了如何在个人设备上运行LLMs、微调模型、易受骗问题、LLM应用等方面。LLMs可以为有效使用它们的人提供显著的生活品质提升。它们实际上相当容易构建，但仍有许多未知数...

本文总结了2023年人工智能发展的亮点，包括如何在个人设备上运行LLM，微调模型，易受欺骗的问题，LLM应用等等。LLM可以为有效使用它们的人提供显著的生活质量提升。它们实际上相当容易构建，但仍有很多未知数，对于...

这门关于大型语言模型的课程涵盖了数学、Python和神经网络的基本知识。它的重点是教授学生如何使用最新技术构建和部署最佳的LLMs。该存储库包含与LLMs相关的笔记本和文章列表以及进一步学习的资源。