在对齐技术上花费大量的时间与精力。但,随着模型规模变大,基于训练的对齐技术也需要耗费更大量的资源。因此,我们提出另外的一种方案,即**黑盒提示对齐优化技术(Black-box Prompt Optimization)** ,通过优化用户指... 并助力 llama2-13b 模型大幅超过 llama2-70b 的版本。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/...
在对齐技术上花费大量的时间与精力。但,随着模型规模变大,基于训练的对齐技术也需要耗费更大量的资源。因此,我们提出另外的一种方案,即**黑盒提示对齐优化技术(Black-box Prompt Optimization)**,通过优化... 并助力 llama2-13b 模型大幅超过 llama2-70b 的版本。*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...
与人类意图的对齐。换句话说,即让 LLM 生成结果更符合人类预期,这可能包括遵循人类的指令,理解人类的意图,进而能够产生有帮助的回答等。对齐是 LLM 能否在实际场景中得到真正应用的关键因素。而如何评估模型的对... 针对对齐水平的英文评测数据集,如 MT-Bench,AlpacaEval等,受限于其语言、数量、评测方式,也并不能有效评估中文大模型的对齐水平。基于以上考虑,以及实际中的需要,我们推出了 **AlignBench**。![picture.im...
与人类意图的对齐。换句话说,即让 LLM 生成结果更符合人类预期,这可能包括遵循人类的指令,理解人类的意图,进而能够产生有帮助的回答等。对齐是 LLM 能否在实际场景中得到真正应用的关键因素。而如何评估模型的对... 针对对齐水平的英文评测数据集,如 MT-Bench,AlpacaEval等,受限于其语言、数量、评测方式,也并不能有效评估中文大模型的对齐水平。基于以上考虑,以及实际中的需要,我们推出了 **AlignBench**。![picture.image]...
与人类意图的对齐。换句话说,即让 LLM 生成结果更符合人类预期,这可能包括遵循人类的指令,理解人类的意图,进而能够产生有帮助的回答等。对齐是 LLM 能否在实际场景中得到真正应用的关键因素。而如何评估模型的对... 针对对齐水平的英文评测数据集,如 MT-Bench,AlpacaEval等,受限于其语言、数量、评测方式,也并不能有效评估中文大模型的对齐水平。基于以上考虑,以及实际中的需要,我们推出了 **AlignBench**。![picture.image]...
文本格式设置-上方固定工具栏支持对输入文本进行以下操作: 撤回 格式刷 清除格式 文本样式选择 字号 加粗 列表 分隔线 引用 对齐方式(支持更多格式) 颜色设置(背景颜色和文本颜色) 插入图片和超链接 文本格式设置... 下划线 删除 引用 超链接 对齐方式 颜色设置(背景颜色和文本颜色) 插入图片 支持本地上传 支持素材库导入 插入超链接 支持添加链接文字和链接地址 信息配置 输入文章摘要:输入最多不超过16字 文章来源:最多输入1...
用于向读者传达有效的数据信息和业务见解,让数据更清晰直观的展示业务面貌,帮助读者发现关键指标,提升决策速度。> > > > > 由于看板本身承载的价值,搭建一个清晰可用的数据看板显得至关重要。一个设计糟糕,信... **对齐(Alignment):**通过对齐,使元素间统一、有联系且彼此关系更明晰。常见的对齐方式有居左对齐、居中对齐、居右对齐。通常不建议避免在同一页面上混合使用多种对齐方式。![picture.image](https://p3-...
图表内又包含大量的数据信息,每一个图表该以何种格式呈现,每一个数据该以何种单位展示,都是摆好数据需要考虑的问题。随时间迁移的销售额波动用折线图会更生动,大金额销售额数据的展示加上单位后缀会比直接的数据... 展示大量文本数据,通常用于描述关键字或标签 | 查看视频标签词云,并根据视频数衡量权重,将视频多的标签名居中突出显示 || [直方图](https://www.volcengine.com/docs/4726/37026)...
** 将自定义策略或验证与 Kubernetes 集成的主要方式。 从 v1.19 开始,Admission Webhook 可以返回警告消息, 传递给发送请求的 API 客户端。警告可以与允许或拒绝的响应一起返回。 - **「Exec探测超时处理(v1.20版... 当**超时**/失败的次数超过了**失败阈值**之后,就会被Kill掉。![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/547532867c4c4b24b8cae6af31672782~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)- initialDelaySecond...
最大值不能超过 FontSize 的 0.1 倍。 LineMaxWidth Float 否 自动换行宽度。取值如下: -1(默认)代表不自动换行。 0 ~ 1 代表自动换行。如果 Typesetting 参数取值为 0 基准是 TransformFilter 的 Width 大小。 如果 Typesetting 参数取值为 1 基准是 TransformFilter 的 Height 大小。 Typesetting Integer 否 文字排列方向: 0: (默认)文字横排。 1: 文字竖排。 AlignType Integer 否 文本对齐方式。需要和 Types...
对于模型的研发至关重要。但如何能够在研发过程中,快速、有效、公平且低成本地对模型性能进行评测,依然是一个重要问题。传统的评价指标(如BLEU、ROUGE)基于参考文本和生成文本的n-gram重合度计算评价分数,缺... *无参考文本设定下各任务评价结果对比*从图中可以看出,在各项任务上660亿参数的CritiqueLLM与人工评分的相关系数均显著超过了ChatGPT,达到和GPT-4相当的水平。尤其是在具有挑战性的无参考文本设定下,Critiqu...
对于模型的研发至关重要。 但如何能够在研发过程中,快速、有效、公平且低成本地对模型性能进行评测,依然是一个重要问题。 传统的评价指标(如BLEU、ROUGE)基于参考文本和生成文本的n-gram重合度计算评价分数,缺... 无参考文本设定下各任务评价结果对比从图中可以看出,在各项任务上660亿参数的CritiqueLLM与人工评分的相关系数均显著超过了ChatGPT,达到和GPT-4相当的水平。尤其是在具有挑战性的无参考文本设定下,CritiqueLLM能...
即包含输入的 prompt 和预期输出的 response。然后,在已有的某个基座模型上继续调整参数,来达到和下游任务对齐的目的。 SFT 的意义和时机什么时候需要 SFT 通过 prompt engineering 无法解决或 prompt 中描述过于... 另外需要提醒,新股上市也有可能出现破发现象,打新需要谨慎。"}]}{"messages":[{"role":"user","content":"请你扮演一名专业度高、性格友善的金牌电商客服,你的任务是结合商品信息和历史会话解答用户在购买中遇到的...