Autolabel是一个Python库，可以使用你选择的任何大型语言模型（LLM）来标注、清理和丰富文本数据集。

这项研究介绍了LOw-Memory Optimization（LOMO），这是一种旨在显著减少大型语言模型（LLM）训练所需资源的优化器，目前这一过程需要大量的GPU资源。LOMO的创新方法使得只需使用一台具有8个RTX 3090 GPU（每个具有24...

这篇文章由a16z撰写，讨论了一些新兴的LLM应用架构，包括联邦学习、边缘计算和无服务器计算。这些架构为LLM提供了新的扩展方式和更高效的运行方式，可能会在未来推动LLM的广泛应用。

本文讨论了几种加速大型语言模型（LLM）训练和推理的技术，以使用高达100K个输入令牌的大上下文窗口。这些技术包括：ALiBi位置嵌入，稀疏注意力，闪电注意力，多查询注意力，条件计算以及使用80GB的A100 GPU。

人工智能编码助手在构建多个规范之间的兼容性层面上表现出色。

最近，关于语言模型的热潮导致了各种各样的声明，比如“我们的模型被 ChatGPT N% 的时间所偏好”。但这种声明通常隐藏了一个事实，那就是 ChatGPT 实际上是偏向 GPT4 模型的。这其中涉及到各种各样的问题，包括校准、...

## 新闻摘要： 近期有一篇论文对LLMs在自然语言处理方面的强大能力进行了详细的研究，探讨了如何将LLMs应用于互联网推荐系统的改进。该论文检查了LLMs在推荐过程的各个阶段中可能扮演的角色，并探究了将这些模型整...

LLM是指语言模型，近来备受瞩目。它们是一种基于人工智能的算法，可以模拟人类的语言能力，甚至表现出惊人的人类特征。下面是该技术的三个核心点： - LLM可以模拟人类的语言能力，包括语法、语义和语用。 - LLM可以...