自己搭建llm大模型
社区干货
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
#### ***相关产品-云搜索服务:https://www.volcengine.com/product/es***伴随大语言模型(LLM,Large Language Model)的涌现,人们发现生成式人工智能在非常多领域具有重要意义,如图像生成,书写文稿,信息搜索等。随着 LLM 场景的多样化,大家希望 LLM 能在垂直领域发挥其强大的功能。但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
# 前言大语言模型(LLM,Large Language Model)是针对语言进行训练处理的大模型,建立在Transformer架构基础上的语言模型,大语言模型主要分为三类:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型、只采用编码器(Encoder-Only)模型、只采用解码器(Decoder-Only)模型。Encoder-Decoder/ Encoder-Only为BERT样式,模型类型为判别式,训练方式为Masked语言模型,预训练主要任务为预测masked单词;Decoder-Only为GPT样式,模型类型为生成式,训练方式为自...
大模型技术的发展与实践|社区征文
也是大模型的一种应用。OpenAI 的 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 系列是大语言模型的典型代表,作为目前为止,公认最强的 GPT-4 架构,它已经被训练在数十亿的单词上。从实际应用表现来看,大语言模型具备回答各种问题、编写文章、编程、翻译等能力,如果深究其原理,LLM建立在Transformers架构之上,并在很大程度上扩展了模型的大小、预训练数据和总计算量。
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混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
模型生成令牌比他们的“密集”对应物更快,但由于有多个“专家”,它也增加了模型大小。不幸的是,这使得最先进的 MoE 语言模型在没有高端 GPU 的情况下难以运行。在这项工作中,我们研究了在加速器内存有限的消费类硬件上运行大型 MoE 语言模型的问题。我们建立在参数卸载算法和提出一种新颖的策略,通过利用 Innate 来加速卸载使用此策略,我们可以在桌面硬件和免费层 Google Colab 实例上运行混合量化的 Mixtral-8x7B。尽管 LLM 参...
LLM-API-Python
LLM-API-Python 是边缘智能提供的,用于请求大语言模型服务的 API 代理模型。本模型基于 Python 框架构建,能够使用您提供的 API key 请求 GLM-4V 大模型服务。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。 框架本模型是 Python 格式的模型。 输入名称 类型 形状 IMAGE STRING -1 输入说明: IMAGE 表示输入的图片。图片采用 base64 编码格式。 输出名称 类型 形状 RES...
新功能发布记录
全量发布 管理节点组 自定义模型支持 TensorFlow-LLM 框架及配置优化 边缘推理 为了兼容 LLM 大模型管理,自定义模型新支持 TensorFlow-LLM 框架;此外,模型配置中新增了以下 Tensor 配置项:”不规则处理“、... 方便您便捷高效地搭建适用于常见场景的数据流。 注意 基于 DLStreamer 框架的视频数据流功能尚处于 Beta 阶段,仅适用于进行功能测试。如果您在使用过程中遇到问题,请通过工单向我们反馈。 全量发布 开发视频数据...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
伴随大语言模型(LLM,Large Language Model)的涌现,人们发现生成式人工智能在非常多领域具有重要意义,如图像生成,书写文稿,信息搜索等。随着 LLM 场景的多样化,大家希望 LLM 能在垂直领域发挥其强大的功能。但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目前常用的方式有两种:微调(Fine-Tuning),提示学习(Prompt-Tuning)。前者...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
伴随大语言模型(LLM,Large Language Model)的涌现,人们发现生成式人工智能在非常多领域具有重要意义,如图像生成,书写文稿,信息搜索等。随着 LLM 场景的多样化,大家希望 LLM 能在垂直领域发挥其强大的功能。但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目前常用的方式有两种:微调(Fine-Tuning),提示学习(Prompt-Tuning)。前者是...
数字人全拆解:如何构建一个基于大模型的实时对话3D数字人?
特别是随着大模型能力的涌现, **一个完整的数字人系统是一个融合多种AI能力、形象设计、建模、高性能渲染引擎等多种计算机技术的综合体** 。 本文将一起来认识一个完整的交互式数字人系统的结构、原理与相关工具。并借助开源的数字人项目Fay,演示一个简单的基于LLM的实时对话的3D数字人。* **你也能懂:数字人是如何工作的?*** **创造躯体:3D数字人建模与开发*** **赋予智慧:构建数字人的控制器*** 数字人系统的优...
传统RAG过时了?从RAG到RAG Flow的架构演进与技术实现 |LLM应用探讨
LLM应用架构的演进SPRING HAS ARRIVED 这里探讨的应用是 **以LLM为核心驱动,能够自主迭代完成一系列设定的工作步骤的“原生“LLM应用。** 当前这一类应用的最主要形式就是AI Agents智能体与RAG类应用(两者常常也会融合),也是很多商业大模型应用开发平台或开发框架最关注的领域,应用架构也不再是一个简单的Re-Act范式或者Retrieve-Augment可概括,而是体现出一些新的特征与趋势:* **从依赖于单一模型到多...
个人年度总结:大模型驱动技术的趋势洞察|社区征文
# 前言随着大模型时代的来临,人机交互模式发生了革命性的变化,给个体创作者带来了前所未有的赋能。一方面,插件机制的出现,让平台开启了“应用时刻”,为模型的场景应用带来巨大的可能性。更有“灵魂”的数字人也有... 许多研究利用LLM作为AI Agent的认知核心,这些模型的发展为完成这一步骤提供了质量保证。LLM的优势:大型语言模型在语言和意图理解、推理、记忆甚至移情等方面具有强大的能力,可以在决策和规划方面发挥卓越的作用。...
大模型实践总结|社区征文
我也在探索大模型相关的一些技术,下面做一个简单的总结。# 一、什么是AI大模型?它是大规模语言模型的简称,英文叫Large Language Model,也可以缩写为LLM。具有大量参数和复杂结构的机器学...
