【优质书籍推荐】ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调

CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。   本文深入讲解了大模型巨作:《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》,希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言2. 书籍推荐2.1 内容简介2.2 本书作者2.3 本书目录2.4 适合读者 3...

如何使用 ERNIE 千帆大模型基于 Flask 搭建智能英语能力评测对话网页机器人(详细教程)

ERNIE 千帆大模型 ERNIE-3.5是一款基于深度学习技术构建的高效语言模型,其强大的综合能力使其在中文应用方面表现出色。相较于其他模型,如微软的ChatGPT,ERNIE-3.5不仅综合能力更强,而且在训练与推理效率上也更高。这使得ERNIE-3.5能够支持更丰富的外部应用开发,为更多国内开发者提供强大基础工具。 ERNIE-3.5在语义和语境理解上有了显著提升,能够更准确地回答问题和进行交流...

亚马逊云科技Amazon Bedrock大模型托管服务详细分析

说到2023年亚马逊云科技Re:invent 全球云计算大会最大更新,当属亚马逊云科技模型的大语言模型托管服务——Amazon Bedrock. Bedrock于两个月前正式发布,在本次大会后正式对用户可用。我们这次就来了解下该服务有什么亮点,和详细使用教程。由于小李哥Claude2.1模型申请还没批准,我们下期评测模型性能1️⃣Bedrock的亮点是什么? ▶️ 有大量的基础模型(FM)供用户选择,功...

AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览

多样化的训练数据。以下是对目前常用于训练大语言模型的数据集的整理与概述。 一、常用的预训练数据集 大语言模型在训练上需要大量的训练数据,这些数据需要涵盖广泛的内容范围。多领域、多源化的训练数据可以帮助大模型更加全面地学习真实世界的语言与知识,从而提高其通用性和准确性。本节将介绍目前常用于训练大语言模型的代表性数据集合。根据其内容类型进行分类,这些语料库可以划分为:网页、书籍、维基百科、代码以及混合型数据...

国产大模型各自优势如何?大家都怎么选?

近日,一份国产大模型排行榜在网上流传,显示文心一言、通义千问、Kimi位居前三名,其中文心一言用户数为2亿,与其他产品拉开明显差距;前三名月访问量总计超过3000万。国内大模型也开始出现分化效应。 ...

AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读

方法进行解决,而且能够获得较好的任务效果。 3. 复杂任务推理能力 大语言模型在复杂推理任务上展现出较强的能力,例如复杂的知识关系推理和数学问题解答。相比之下,传统方法需针对性修改或特定数据学习,而大模型凭借大规模文本数据预训练,显示出更强的综合推理能力。 4. 人类指令遵循能力 大语言模型通过预训练和微调,获得了较好的人类指令遵循能力,能够直接通过自然语言描述执行任务(提示学习)。这一能力为打造以人...

【InternLM】大模型的评测——OpenCompass

1. OpenCompass简介 1.1 基本介绍 大模型开源开放评测体系 “司南” (OpenCompass2.0)由上海人工智能实验室科学家团队发布,用于为大语言模型、多模态模型等提供一站式评测服务。其主要特点如下: 1.2 工具架构 下图为OpenCompass的整体架构图: 1.3 评测方法 OpenCompass 采取客观评测与主观评测相结合的方法。针对具有确定性答案的能力维度和场景,通过构...

AI大模型探索之路-资料篇:大模型开发相关地址信息收藏

文章目录 前言一、OpenAI大模型二、LangChain开发框架三、RAGA评估框架四、GLM大模型五、搜索服务1. Tavily Search API 六、文本LLM大模型七、多模态LLM模型八、模型排行榜1.大模型评测体系(司南OpenCompass)2.大模型排行榜(DataLearner AI)3.CLiB中文大模型能力评测榜单4.Embeddings模型排行榜 前言 本文的核心目的在于梳理...

大模型的两大缺陷是什么?

大模型有两大缺陷:一是并非知晓一切,二是没有“真逻辑”。 1、首先,即使大模型拥有巨大的知识库和语言处理能力,它们仍然不可能了解一切,因为它们的知识是基于已有的数据和模式。 2、其次,大模型缺乏真正的逻辑推理能力,它们无法像人类那样进行逻辑推断,因为它们的运作原理是基于统计学习而非逻辑推理。 如何解决这两个问题呢? 1、通过连接真实世界和对接真逻辑系统,可以在一定程度上解决这两个问题。连接真实世界意味...

【布客技术评论】大模型开源与闭源:原因、现状与前景

在人工智能领域,大模型的开源与闭源一直是一个备受争议的话题。近期,某大厂厂长说了“开源模型永远超不过闭源模型”,结果,脸书就发布了开源模型Llama3,超过了OpenAI 的闭源模型 GPT4。本文将探讨大模型开源与闭源的原因、当前状况以及未来前景,以期为读者提供深入的理解和分析。 算力稀缺性的考量 算力,作为人工智能领域的核心资源,对于大模型的训练和应用至关重要。当算力稀缺时,开发者往往倾向于选择闭...
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