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LLM 技术图谱(LLM Tech Map)是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现,此图谱主要特点是“专注于技术人视角”,不求从 LLM 产业角度汇聚信...
自GPT-3首次提出了In-Context Learning(ICL)的概念而来,ICL目前已经变成了一种经典的LLMs使用方法。ICL,即In-Context...
Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术,目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现,如算术推理(arithmetic re...
简介: 服务器之间经常需要有一些跨服务器的操作,此时就需要我们在一台服务器上登录到另外一台服务器,若是人为操作时我们都可以每次输入密码进行远程登录,但要是程序需...
Apifox 是集 API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化测试多项实用功能为一体的 API 管理平台,定位为 Postman + Swag...
用户在开发或者调试网络程序或者是网页 B/S 模式的程序的时候是需要一些方法来跟踪网页请求的,用户可以使用一些网络的监视工具比如著名的 Firebug等网页调试...
pip 是 Python 的包管理工具,用于安装和管理 Python 库。在终端中运行以下命令来安装 pip:
使用LoRA进行微调的模型你需要先merge-lora, 产生完整的checkpoint目录.
代码演示:使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型,视觉大模型,音频大模型的推理
训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程,部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说,LLM的推理可以直接使用PyTorc...
SWIFT支持了开源模型,尤其是中小型模型(7B、14B等)对Agent场景的训练,并将loss-scale技术应用到agent训练中,使中小模型API Cal...
提示: 因为自我认知训练涉及到知识编辑, 建议对MLP加lora_target_modules. 你可以通过指定--lora_target_modules AL...
指令微调阶段使用了已标注数据。这个阶段训练的数据集数量不会像预训练阶段那么大,最多可以达到几千万条,最少可以达到几百条到几千条。指令微调可以将预训练的知识“涌现...
模型的推理过程是一个复杂函数的计算过程,这个计算一般以矩阵乘法为主,也就是涉及到了并行计算。一般来说,单核CPU可以进行的计算种类更多,速度更快,但一般都是单条...
在模型训练过程中,数据及数据处理是最为重要的工作之一。在当前模型训练流程趋于成熟的情况下,数据集的好坏,是决定了该次训练能否成功的最关键因素。
深度学习领域所谓的“模型”,是一个复杂的数学公式构成的计算步骤。为了便于理解,我们以一元一次方程为例子解释:
大语言模型(LLM)评测是LLM开发和应用中的关键环节。目前评测方法可以分为人工评测和自动评测,其中,自动评测技术相比人工评测来讲,具有效率高、一致性好、可复现...
**Modelscope **是一个交互式智能体应用基于ModelScope-Agent,用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体,目前已经在生产级别落地。...
回到搜索引擎本身,搜索引擎的早期出现是为了解决互联网上信息过载的问题。随着互联网的快速发展,越来越多的网页被创建并发布,用户需要一种有效的方式来找到他们感兴趣的...
阿里 · 算法工程师 (已认证)
暂未填写学校和专业