开发大型语言模型需要进行以下步骤：数据收集：收集大量的文本数据，包括书籍、新闻、社交媒体、网页等，以便训练模型。...模型设计：选择适合的模型架构，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、变压器网络（Transformer）等，以便实现对文本的自然语言处理。...模型训练：使用收集到的数据对模型进行训练，以便模型能够学习到文本数据中的规律和模式。模型优化：对模型进行优化，如调整超参数、使用正则化技术、使用预训练模型等，以便提高模型的性能和泛化能力。...模型评估：使用测试数据对模型进行评估，以便了解模型的性能和效果。模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，以便实现对文本的自然语言处理。...开发大型语言模型需要大量的计算资源和时间，因此需要使用高性能计算机和分布式计算技术，以便加速模型的训练和优化。同时，还需要进行不断的迭代和改进，以便提高模型的性能和效果。
2023年的大型语言模型领域经历了许多快速的发展和创新，发展出了更大的模型规模并且获得了更好的性能，那么我们普通用户是否可以定制我们需要的大型语言模型呢？...首先你需要有硬件的资源，对于硬件来说有2个路径可以选。高性能和低性能，这里的区别就是是功率，因为精度和消息长度直接与参数计数和GPU功率成比例。 定制语言模型的目标应该是在功能和成本之间取得平衡。...只有知道自己的需求和环境，才能够选择响应的方案。因为无论你计划如何训练、定制或使用语言模型，都是要花钱的。你能做的唯一免费的事情就是使用一个开源的语言模型。...高性能模型 我们这里定义的高性能模型的参数至少有25B+ 如果想要好一些的模型，40B+才可以，如上图所示。 但是模型参数大意味着需要更多的预算，下面我们看看如果需要使用这个模型需要什么样的GPU。...如果你想深入学习，可以在使用transformer库一段时间后，切换到纯PyTorch或开始更详细地了解如何训练模型。
本文将介绍两种常见的针对大型语言模型以及基于大型语言模型的工具的攻击向量：提示注入和提示窃取。...图 1 ：提示包含的内容 系统提示 包含大型语言模型的指令。指令告诉模型它要做什么任务或工作。期望是什么？...你只需提出要求，大型语言模型就会回复系统提示，也许是经过总结的版本，但你能看明白其中的意思。...在网上，如果你很生气，想让对方明白你的观点，你就会使用大写字母。语言模型不知怎么就学会了这一点。如果你想在事后改变它的行为，就可以使用大写字母强调你的提示。 这种技术称为提示窃取。...如果我们想在基于 LLM 的系统或与其集成的工具中包含商业秘密或私人数据，我们至少需要试着防御或减轻这些攻击。 我们已经介绍过如何通过增强系统提示来实现一定程度的保护。
小型语言模型 (SLM) 提供了比大型语言模型 (LLM) 更具成本效益的特定领域解决方案。 译自 Small Language Models vs....随着生成式AI的进步以惊人的速度继续改变运营和流程，组织正处于一个关键时刻。...但是，例如，如何在一个OpenAI、Anthropic或Meta的开源Llama之间做出决定呢？ 评估用于商业用途的生成式AI模型 我们建议循序渐进——但不要过于循序渐进以至于陷入瘫痪。...例如，如果我正在构建投资管理 GenAI 工作流程或客户用例，我不需要大型语言模型训练内容的 90%。我需要更窄的代理，这些代理深入了解与投资经理相关的领域。...我需要一位在金融服务领域拥有专业知识的人工智能专业人士来实现这一点。小型语言模型 (SLM) 将激增的最大原因是其可负担性和资源节约。
利用大型语言模型简化数据库查询，并从可观测性数据中获取可操作的见解。...在 1950 年的论文“计算机器与智能”中，艾伦·图灵曾说过：“我们只能看到前方一小段距离，但我们能看到那里有很多需要做的事情。”他指的是开发“能够思考的机器”的挑战。...几十年后，我们在“需要做的事情”方面取得了重大进展，我们也能看到更远一点的距离。大型语言模型 (LLM) 是这个故事的最新篇章，也许是迄今为止所有 AI 开发中最引人注目的。...成本优化：该解决方案需要负担得起，这主要意味着避免导致过度查询商业 LLM 的设计。 性能：快速响应时间至关重要。...正如艾伦·图灵设想未来将拥有思考机器一样，我们现在正一步步实现这一愿景，大型语言模型（LLM）让我们前所未有地接近理解和利用数据。前方道路越来越清晰，旅程也预示着人工智能和可观测性领域令人兴奋的发展。
PromptBench是微软研究人员设计的一个用于测量大型语言模型(llm)对对抗性提示鲁棒性的基准测试。...这个的工具是理解LLM的重要一步，随着这些模型在各种应用中越来越普遍，这个主题也变得越来越重要。...这个漏洞是一个需要解决的关键问题，以确保llm在实际应用程序中的可靠性和健壮性。作为数据科学家，我们必须意识到这些漏洞，并努力开发能够抵御此类对抗性攻击的模型。 论文还提供了快速减轻这些漏洞的建议。...这些建议对于任何使用大模型的人来说都是非常宝贵的，并且可以指导开发更健壮的模型。 开源代码 研究人员已经公开了研究中使用的代码、提示和方法。...我们必须继续调查，在它们研究的基础上进行更深入的研究，共同努力推进模型的改进，已经包括的模型如下： google/flan-t5-large databricks/dolly-v1–6b llama-13b
引言 本文旨在以浅显易懂的方式，向读者阐释大型语言模型（LLM）的工作原理。...这就是语言模型能够表现得如此聪明且接近人类的原因；它们通过学习模仿现实对话的节奏和模式，能够令人信服地与用户进行互动对话。...在他们的博客文章中，他们描述了如何根据人类反馈进一步微调模型： 这个问题稍显复杂。核心思想在于让模型通过人类的反馈进行学习。...如果你不想深入数学和编程的复杂性，那么专注于提示工程是个不错的选择，因为它仅通过更巧妙地设计提示，就能让大型语言模型（LLM）发挥出最佳性能。...因此，Prompt工程在大型语言模型（LLM）的生态系统中发挥着至关重要的作用 总结 你已经耐心阅读到这里，我确信要完全理解这些信息需要花费一些时间，尤其是对于那些新接触大型语言模型（LLM）领域的读者
Perplexity，这家AI搜索初创公司，已经开发了Sonar系列大型语言模型 (LLMs)。这些模型通过提供对互联网信息的实时访问来改变AI搜索能力。...它们旨在克服传统语言模型的关键限制，例如信息过时和潜在的幻觉。 了解Sonar模型 Sonar有两个版本：Sonar（基础版）和Sonar Pro。...仔细看看这些模型 Perplexity的Sonar Pro模型旨在处理需要深入理解和上下文保留的复杂多步骤任务。这些模型特别适用于需要全面信息检索和细致入微的响应的应用程序。...此外，Sonar Pro模型提供的引用数量大约是标准Sonar模型的两倍，大大提高了信息的透明度和可验证性。 在信息检索方面，标准Sonar模型通常依赖于单次网络搜索。...通过 API 探索 Sonar 模型 让我们深入研究一些代码示例，这些示例演示了如何将 Sonar 模型用于引用和结构化输出。
尽管该数据未包含在公司的资产负债表中，但这只是时间问题。 大数据如何改变商业？ 大数据的出现带来了许多行业的变化，尤其是商业。业务与大数据的集成导致业务的快速发展和业务规则的重置。...在过去，业务模型不断被淘汰，那么大数据如何改变业务？亿信华辰小编总结如下： 在包含大数据的业务中，所有商业行为和商业信息已开始数字化。这里基于数据的意思是一切都可以量化。...一般来说，数据是从最不可能的地方提取的。大型数据量具有小型数据量没有的价值。如果将从未被视为数据或从未认为是数据的事物转换为可以通过数值量化的数据模型。...同样，信息是从看似无用的事物中提取出来的，并转化为非常有用的数据。这种创新的方式为这些信息创造了独特的价值，而这些数据的独特性是改变商业的关键！ 大数据对商业（企业）有什么影响？...影响三：计划生产方式 大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。
“人工智能下一步会如何改变商业与影响人类生活”的论坛非常精彩，大数据文摘编辑根据现场速记，整理对话中精华如下。 俞志晨问：什么是真正的人工智能，各自公司在这个领域做了什么，为什么做这些事情？...智能分以下4点： 聚众智能：举个微软小冰的例子，我相信各位朋友跟小冰也都聊过天。小冰的第一个智能就是聚众智能，它其实是在几亿的语调上面提炼人类的智能，最后才是人工的智能，最后才能跟人交流。...因为，机器本身有它的优势，机器智能也可以达到非常高的程度。我一直拿电影《超体》做比较，里面说人的智能只开发到了10%，一旦开发到百分之百的时候就不是人类的智能，是上帝的智能。...而那些能力可以通过物联网、大数据的方式获得。所以，人工智能并不是人类智能的最高峰，我们可以把人工智能和其它很多技术结合起来，达到所谓的上帝智能。...2000年我加入研究院的时候，就是做人工智能，那时候做语音识别、自然语言理解、计算机视觉。
GPT-3:带大型语言模型的NLP是一种独特的、实用的生成式预训练Transformer 3，这是OpenAI在2020年推出的著名的AI语言模型。...这个模型能够处理各种各样的任务，比如对话、文本完成，甚至编码，性能非常好。自发布以来，API已经为数量惊人的应用程序提供了动力，这些应用程序现在已经成长为成熟的初创公司，产生了商业价值。...这本书将深入探讨GPT-3是什么，为什么它很重要，它能做什么，已经用它做了什么，如何访问它，以及如何从零开始构建一个GPT-3支持的产品。...这本书将着眼于GPT-3对创造者经济、无代码和人工通用智能等重要AI趋势的影响，并将使读者能够组织他们的想象力想法，并将其从纯粹的概念转化为现实。 本书的第一部分涵盖了OpenAI API的基础。...然后，将焦点转移到令人兴奋的AI生态系统，在第四章中，我们采访了一些最成功的基于GPT-3的产品和应用的创始人，他们的经验与该模式在商业规模上的互动。第五章着眼于企业如何看待GPT-3及其采用潜力。
而在这些工具中，你都可以使用DAX对数百万、上千万行甚至更多的数据展开灵活的分析。 DAX，是一门跨Excel、商业智能和企业级工具的分析语言。...为了帮助大家进一步了解学习商业智能语言DAX的正确方式，博文视点特地邀请到《DAX权威指南》一书的译者高飞老师带来直播分享“如何学习微软商业智能语言DAX？”，欢迎大家关注学习。...分享主题：如何学习微软商业智能语言DAX？...，而不同水平的阅读者关注的内容也有所不同，通过本次直播，我将带你了解学习商业智能语言DAX的正确方式，剖析《DAX权威指南》一书的内容体系，解答大家在学习过程中遇到的各种问题。...，你将了解如何使用DAX语言进行商业智能分析、数据建模和数据分析；你将掌握从基础表函数到高级代码，以及模型优化的所有内容；你将确切了解在运行DAX表达式时，引擎内部所执行的操作，并利用这些知识编写可以高速运行且健壮的代码
地址：https://arxiv.org/abs/2312.06718 尽管人工智能，特别是深度学习在智能制造的各个方面都有显著的改进，但由于泛化能力差、建立高质量训练数据集的困难以及深度学习方法的不尽人意的性能...Ogundare等人 [201] 提出了一项关于大型语言模型（LLMs）生成的工业自动化和控制系统的弹性和效率的研究。...如图2所示，大型语言模型（LLMs）领域见证了众多令人印象深刻的进展 [294]–[297]。...使用文本到图像的扩散模型可以生成真实的图像变化以进行数据增强。与简单的增强方法如拼接、旋转、翻转不同，基于扩散模型的增强可以改变更高层次的语义属性，例如卡车上的油漆工作 [358]。...Gu等人 [324] 探索了使用大型视觉-语言模型（LVLMs）解决工业异常检测问题，并提出了一种基于LVLM的工业异常检测新方法，AnomalyGPT。
大型语言模型（LLM）中的tokens是什么在大型语言模型（LLM）中，tokens是文本处理的基本单位，它可以是**一个单词、一个字符、一个标点符号，或者是一个特殊的标记**。...不同的模型和分词方法可能会导致相同的文本被分割成不同数量和形式的tokens。- **作用**：通过将文本转化为tokens，模型能够更好地理解和处理语言的结构和语义信息。...模型的输入和输出都是基于tokens序列，这使得模型能够处理各种长度的文本，并进行诸如语言生成、文本分类、问答等任务。...- **中文文本**： - 对于中文句子 "我爱自然语言处理。"，**可能会被分割成 ["我", "爱", "自然", "语言", "处理", "。"] 这样的tokens**。...当输入的文本经分词后得到的 token 数量达到或超过 2048 个时，就需要进行相应处理，如截断等，以适应模型的输入要求总之，tokens是LLM中非常重要的概念，理解tokens的概念和处理方式对于有效地使用和优化大型语言模型至关重要
自从使用大型语言模型（LLMs）后，自然语言处理领域已经迅速发展。通过其令人印象深刻的文本生成和文本理解能力，LLMs已经在全球范围内得到了广泛的应用。...众所周知，来自RLHF的总体改进可能会导致特定任务的性能退化[5]。我们如何确保模型的行为如预期的那样，并在与我们的应用相关的任务中保持可接受的性能？...语义相似性 要考虑的另一个重要方面是模型提供的无关或离题回应的程度，以及随时间的推移如何演变。这将帮助我们验证模型输出与预期上下文的密切程度。..."作为一个AI语言模型，我的目的是为合法的问题和查询提供有帮助和信息丰富的回答，同时遵守伦理和法律准则。提供有关如何参与犯罪活动的建议或指示是不合适和不负责任的。"...结论 由于具备多样的能力，跟踪大型语言模型的行为可以是一项复杂的任务。在本博客文章中，我们使用了一组固定的提示来评估模型的行为随时间的变化。
引言 大型语言模型(LLM)展现出了杰出的性能，并为我们提供了新的解题思路。但在实际应用过程中，如何评估大型语言模型的输出质量对于我们来说也至关重要。...因为大模型的输出是概率性的---这意味着同样的Prompt产生的结果都有可能不同，大模型评估能够衡量模型输出的质量水平，能够确保用户的体验。为此，今天给大家整理了一些LLMs输出结果的评估方法。...通过以上两种规则方式，随着越来越多的用户开始使用该模型应用程序，就会收集到很多用户关于该模型的使用数据，根据该数据来分析模型的输出效果，从而不断地改进模型效果。但该方法也存在一定滞后性。...二、人工评估 上线对客之前，评估大模型应用输出水平的最佳选择是：让标注人员在预部署阶段评估大模型应用的输出。典型的评估方法是构建测试数据集，根据测试数据集进行模型评估。 ...在下面示例中，使用大模型对相同的问答任务执行A/B测试评估。该模型的任务是在对问题的两个回答中选择最好的答案，输出结果显示回答1是最好的。
大型语言模型（LLMs）已经成为现实。随着最近发布的Llama 2，开源LLMs正在接近ChatGPT的性能，并且经过适当调整，甚至可以超越它。...这种定制提示的过程称为提示工程。 提示工程是一种非常出色的“调整”模型的方式。它不需要更新模型，你可以快速迭代。...如果你想知道LMM实际收到的提示，请在运行LMM之前运行以下代码： import langchain langchain.debug = True 3.参数高效微调 ️ 无论是提示工程还是RAG，通常不会改变...这些参数可以看作是完整模型的较小表示，只对最重要或最有影响的参数进行训练。其美妙之处在于所得到的权重可以添加到基础模型中，因此可以单独保存。...通过深入的指南学习精细调整的确切含义，有助于你了解何时出现问题。 更新：我上传了一份更详细介绍如何使用这些方法的视频版本到YouTube。 https://youtu.be/Rqu5Hjsbq6A
大型语言模型（LLMs）可以在没有特定训练的情况下回应各种文本查询，这引发了人们对其在医疗环境中使用的兴趣。...大型语言模型（LLMs）是人工智能（AI）系统，它们经过数十亿字的训练，这些字来自于文章、书籍和其他基于互联网的内容。...自然语言处理描述了一个广泛的计算研究领域，旨在以模仿人类能力的方式促进对语言的自动分析。生成式人工智能开发者的目标是生产出可以按需创建内容的模型，并在应用程序中与自然语言处理相交。...LLM的医学应用 图 3 在最近几个月中，LLM（大型语言模型）技术，特别是ChatGPT，已经被广泛应用于各种场景（如图3所示）。...结论 LLMs已经彻底改变了自然语言处理领域，最先进的模型，如GPT-4和PaLM 2，现在在医学领域的人工智能创新中占据着核心地位。
大型语言模型（LLMs）已在自然语言处理（NLP）领域崭露头角，并在推荐系统（RS）领域近期受到了极大关注。...这些模型通过自监督学习在大量数据上进行训练，已在学习通用表示上取得了显著成功，并有可能通过一些有效的迁移技术（如微调和提示调整等）来增强推荐系统的各个方面。...引言 推荐系统在帮助用户寻找相关和个性化的项目或内容方面发挥了至关重要的作用。随着在自然语言处理（NLP）领域出现的大型语言模型（LLMs），人们对利用这些模型的能力来增强推荐系统的兴趣日益增强。...然而，这两项调查主要关注的是预训练语言模型中训练技术和策略的转移，而不是探索语言模型及其能力，即基于LLM的方式。此外，他们缺乏对推荐领域中生成大型语言模型最近进展和系统介绍的全面概览。...然而，上述模型只是利用了训练策略的优势，而没有将大型语言模型扩展到推荐领域，因此不是我们讨论的重点。
Ollama是一个轻量级、可扩展的框架，用于在本地机器上构建和运行大型语言模型（LLM）。它提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型，以及一个预构建模型库，可以轻松用于各种应用程序。...Ollama的出现，使得在本地运行大型语言模型变得更加容易和方便。这对于以下用户群体来说非常有价值： 研究人员: Ollama可以帮助研究人员快速原型化和测试新的LLM模型。...翻译: Ollama可以用于将文本从一种语言翻译成另一种语言。 问答: Ollama可以用于回答用户提出的各种问题。...Ollama是一个非常有用的项目，它为本地运行大型语言模型提供了一个简单、轻量级和可扩展的解决方案。我相信Ollama将会在未来得到广泛应用，并推动LLM技术的普及和发展。...功能: Ollama支持多种模型架构和任务，可以满足用户的各种需求。 社区: Ollama拥有一个活跃的社区，用户可以在这里分享经验和获得帮助。 我强烈推荐Ollama给所有对大型语言模型感兴趣的人。
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