大语言模型

2024/5/19 19:53:23

NL2SQL技术方案系列(5):金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3--非LLM技术方案

NL2SQL技术方案系列(5):金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3 NL2SQL基础系列(1):业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型(Spider vs BIRD)全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL] NL2SQL基础系列(2):主流大模型与微调方法精选集,Text2SQL经典算法技术回顾七…

LLM2Vec介绍和将Llama 3转换为嵌入模型代码示例

嵌入模型是大型语言模型检索增强生成(RAG)的关键组成部分。它们对知识库和用户编写的查询进行编码。 使用与LLM相同领域的训练或微调的嵌入模型可以显著改进RAG系统。然而,寻找或训练这样的嵌入模型往往是一项困难的任务,因为领域内的数据通常是稀缺的。…

自然语言处理 (NLP) 的技术演变史

一、简述 本文的目标是了解自然语言处理 (NLP) 的历史,包括 Transformer 体系结构如何彻底改变该领域并帮助我们创建大型语言模型 (LLM)。 基础模型(如 GPT-4)是最先进的自然语言处理模型,旨在理解、生成人类语言并与之交互。 要理…

探索LLM在广告领域的应用——大语言模型的新商业模式和新个性化广告的潜力

概述 在网络搜索引擎的领域中,广告不仅仅是一个补充元素,而是构成了数字体验的核心部分。随着互联网经济的蓬勃发展,广告市场的规模已经达到了数万亿美元,并且还在持续扩张。广告的经济价值不断上升,它已经成为支撑大…

自然语言处理 (NLP) 的技术演变史

一、简述 本文的目标是了解自然语言处理 (NLP) 的历史,包括 Transformer 体系结构如何彻底改变该领域并帮助我们创建大型语言模型 (LLM)。 基础模型(如 GPT-4)是最先进的自然语言处理模型,旨在理解、生成人类语言并与之交互。 要理…

LLM大语言模型(十三):ChatGLM3-6B兼容Langchain的Function Call的一步一步的详细转换过程记录

# LangChain:原始prompt System: Respond to the human as helpfully and accurately as possible. You have access to the following tools: Calculator: Useful for when you need to calculate math problems, args: {\calculation\: {\description\: \calcul…

AI-windows下使用llama.cpp部署本地Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型

文章目录 Llamp.cpp环境配置Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型介绍模型下载转换生成量化模型Anaconda环境安装运行Llamp.cpp环境配置 git clone git@github.com:ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp mkdir build cd build cmake .. cmake --build . --config Release生成的文件在.…

llamaindex 中GPTVectorStoreIndex 和 VectorStoreIndex区别

在 llama_index 库中,GPTVectorStoreIndex 和 VectorStoreIndex 都是用于创建向量存储索引的类,但它们在某些方面有所不同。 底层模型: GPTVectorStoreIndex 使用 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 模型来生成文本的向量表示。它利用 GPT 模型的上下文理解能力来捕获…

ExpertPrompting:指导大语言模型成为杰出专家

🍉 CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/ 论文标题:ExpertPrompting: Instructing Large Language Models to be Distinguished Experts 论文地址:https://arxiv.org/abs/2305.14688 作者 & 机构:Benfen…

LLMs:《Better Faster Large Language Models via Multi-token Prediction》翻译与解读

LLMs:《Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction》翻译与解读 目录 《Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction》翻译与解读 Abstract 2、Method方法 Memory-efficient implementation 高效内存实…

创造未来知识管理新篇章:Ollama与AnythingLLM联手打造个人与企业的安全知识库!

一 Ollama 1.1 简介 Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具,它帮助用户快速在本地运行大模型。通过简单的安装指令,用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型,如Llama 2。Ollama极大地简化了在Docker容器内部署和管理LLM的过程,使得用户能够快速地在本地运行大…

自然语言处理 (NLP) 的技术演变史

一、简述 本文的目标是了解自然语言处理 (NLP) 的历史,包括 Transformer 体系结构如何彻底改变该领域并帮助我们创建大型语言模型 (LLM)。 基础模型(如 GPT-4)是最先进的自然语言处理模型,旨在理解、生成人类语言并与之交互。 要理…

从静态PPT到智能演讲——人工智能在演示文稿中的应用

1.概述 在这个信息过载的时代,能够吸引并持续吸引观众的注意力无疑成为了一项艰巨的任务。公众演讲领域正经历着一场由人工智能(AI)引领的革命。AI不仅在制作引人入胜的内容方面发挥作用,而且在分析演讲的传递方式上也起着关键作…

从静态PPT到智能演讲——人工智能在演示文稿中的应用

1.概述 在这个信息过载的时代,能够吸引并持续吸引观众的注意力无疑成为了一项艰巨的任务。公众演讲领域正经历着一场由人工智能(AI)引领的革命。AI不仅在制作引人入胜的内容方面发挥作用,而且在分析演讲的传递方式上也起着关键作…

大模型引领NLP研究新范式:从统计机器学习到预训练语言模型

自然语言处理(NLP)研究范式经历了从浅层到深层、从局部到整体、从特定到通用的演进过程。下面我们来详细回顾这一过程。 一、早期的统计机器学习方法(20世纪90年代 - 21世纪初) 词袋模型(Bag-of-Words) 将…

LLM——用于微调预训练大型语言模型(LLM)的GPU内存优化与微调

前言 GPT-4、Bloom 和 LLaMA 等大型语言模型(LLM)通过扩展至数十亿参数,实现了卓越的性能。然而,这些模型因其庞大的内存需求,在部署进行推理或微调时面临挑战。这里将探讨关于内存的优化技术,旨在估计并优…