专门撰写适配 LLM 的 Prompt,从而让模型能够更好地生成内容。**而另一种更为有效的方案则是,让模型向人对齐。** 这也是大模型研究中非常重要的问题,无论是 GPT 还是 Claude,在对齐技术上花费大量的时间与精力。但... 论文:[https://arxiv.org/abs/2311.04155 ](https://arxiv.org/abs/2311.04155 )代码:[https://github.com/thu-coai/BPO](https://github.com/thu-coai/BPO)## 一、方 法**BPO黑盒优化的目标是让模型更...
于是有了 「Prompt工程师」这一岗位,专门撰写适配 LLM 的 Prompt,从而让模型能够更好地生成内容。 **而另一种更为有效的方案则是,让模型向人对齐。**这也是大模型研究中非常重要的问题,无论是 GPT 还... *论文:https://arxiv.org/abs/2311.04155**代码:https://github.com/thu-coai/BPO* **一、方 法**BPO黑盒优化的目标是让模型更好地理解和满足人类的喜好。我们通过调整输入内容,使模型生成的...
Prompt Engineering- Retrieval Augmented Generation (RAG 检索增强生成)- 微调- 从头开始训练基础模型(FM)由于后面两种成本太高,而且GPU资源稀缺,目前大家都是采用前面两种方法。下面介绍下,今年我在大模型落地方面的两个应用。分别用到了 prompt 提示词工程和 RAG 检索增强生成 技术。### 专利生成服务这个产品主要功能就是,根据论文、交底稿来生成专利五书。这是一个利用大模型端到端开发的应用,软件...
提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解自然语言处理技术,笔者总结了2021年自然语言处理的一些经典案例(论文和AI比赛),希望能够启发大家的思维,最终推动自然语言处理的发展与进步。由于自然语言处理的细分领域较多,鉴于篇幅和时间的原因,以下主要介绍其中的几大方面:预训练语言模型、。为了让大家能够深刻理解其中的要点,笔者提炼出相应的**核心方...
* 论文链接:*https://arxiv.org/abs/2311.16832**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c81be8637be74ffe8a911f69a5387e23~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk... 众包工作者将数据中的角色描述形式化为流畅的自然语言描述作为模型训练的角色prompt,同时考虑总结、复述和风格化改写的角色prompt增广方式,利用Claude-2来合成多样的角色prompt。* 有监督的微调:使用6B到66B参数...
那么医学文献或文章可以是一个好的数据源。**3.数据预处理:** 对无监督语料进行预处理,使其符合模型的输入格式。这可能包括分词、去除停用词、处理特殊字符等。**4.模型配置:** 根据硬件和数据大小,设置适当的... **8.promt构建:** 设计有效的prompt,.给模型输入提示引导模型生成所需的输出。# 大模型的应用利用大模型实现具体的应用,执行流程可以简化为如下流程图:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.bytei...
调试过程中出现的多个 prompts,做多种工具的对接和适配。还需要对大模型和相关工具链有足够的理解。从效果上来说,虽然可以通过调试流程中的 prompt,在一定程度上提升任务的准确性,但调试 prompt 带来的提升远没... Percy Liang 三人在论文*Know What You Don't Know: Unanswerable Questions for SQuAD*中提出。SQuAD 2.0 构建了一个包含十万个问题的大规模机器阅读理解数据集,选取超过 500 篇的维基百科文章。数据集中每一个阅...
通常建议使用 PROMPT 提示的方式来与模型进行交互。如果需要进行微调训练以适应特定任务或领域,一般建议使用开源大模型。开源系列的大模型是指开源了模型的参数和部分训练数据,使用户能够下载模型并进行进一步的微调训练。例如:* Llama2 系列,由 Meta 公司提供,开源了模型参数和训练论文。* Llama2 生态系列,指的是各组织在 Llama2 的基础上进行微调训练,以获得更好的效果,然后进一步将其开源。当前一些不错的开源系列包括...
本篇文章就我参与的比赛的一些心得感受,优化思路作为分享内容呈现给大家,这和上一篇不同,是一个全新的优化方向,本人也在比赛中实现了部分内容,话不多说,现就就开始今天的分享!## 二、原理解读**文生图任务是指... Prompt输入:"a photo of an astronaut riding a horse on mars" 1. Negative Prompt输入:"low resolution, blurry" 图片输出:512*512,24 Bit,PNG格式![picture.image](https://p6-volc-community-sign....
例如从无数的学术论文、博客、新闻报道中收集威胁情报,从而对每日海量的警报日志进行自动筛选,并结合人工智能技术对海量日志进行评分分级,从而大大减少了分析师的工作时间。在人工智能赋能安全蓬勃发展浪潮中,机器... 对应到上述的文章中,一般来说往往只会考虑到PE section中的原始大小,而忽略其虚拟大小,也就是说在大小这个维度上将其细分考虑,即同时考虑到原始大小和虚拟大小则为细颗粒度分析。另外,将PE section按照不同权限进行...
可以去看一下对应论文,这里就大致讲一下核心内容。LLM 的核心其实是将困难任务逐步分解为更小更简单的任务,同时考虑他们的相互关系和单独解决的难易程度。然后以连续和不间断的方式来进行每一次推理,为子问题提出... 论文中实验测试表明,在多项数据集上性能均优于 NeRF 模型,这是一项突破性进展。就在不远的 10 月份,字节跳动退出一种全新的多视图扩散模型——MVDream,能给根据给定的 prompt 生成几何上一致的多视图图像。该方法...
Google发布论文`《Attention is all you need》`,首次提出`Transformer`模型,成为GPT发展的基础。 论文地址: https://arxiv.org/abs/1706.037622018年6月,OpenAI 发布论文`《Improving Language Understanding b... 一篇文章,里面是有大量单词的**,而又因为顺序依赖性,不能并行,所以**效率很低**。这样说可能**大家还是不容易理解**,我举一个例子(简化理解,和实际有一定出入):在RNN循环中, `You are a good man` 这句话,需要...
现有许多工作多使用 Prompt / 微调方法优化模型,在单项智能体任务上取得了卓越的表现,但智能体任务之间的促进及泛化效果有待进一步探索。其实,开源模型并非没有完成智能体任务的能力,可能只是在智能体任务上... 可以参考我们论文和 Github 内容。 **研究者说****问:为何开源大模型解决智能体任务和闭源模型差距这么大呢?****答:**的确,在 AgentBench 的榜单中我们可以清晰地看到开源模型和闭源模型...