如何对大模型有效地微调增强?
架构之美
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· 2024-04-10
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今晚直播: 《 基于LoRA微调大模型应用实战 》
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如何对 LLM 大模型增强?
对 LLM 大模型能力增强在企业级有两种实践路线:RAG 和 Fine-tuning。接下来我们详细剖析下这两种增强实现方式。 第一:检索增强生成 RAG(Retrieval Augmented Generation)实现方式 。 2020 年,Lewis et al. 的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》提出了一种更为灵活的技术:检索增强生成(RAG)。在这篇论文中,研究者将生成模型与一个检索模块组合到了一起;这个检索模块可以用一个更容易更新的外部知识源提供附加信息。 用大白话来讲:RAG 之于 LLM 就像开卷考试之于人类。在开卷考试时,学生可以携带教材和笔记等参考资料,他们可以从中查找用于答题的相关信息。开卷考试背后的思想是:这堂考试考核的重点是学生的推理能力,而不是记忆特定信息的能力。 类似地,事实知识与 LLM 大模型的推理能力是分开的,并且可以保存在可轻松访问和更新的外部知识源中:- 参数化知识:在训练期间学习到的知识,以隐含的方式储存在神经网络权重之中。
- 非参数化知识:储存于外部知识源,比如向量数据库。
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免费超干货大模型微调技术实战 直播
为了帮助同学们掌握好 LLM 大模型微调技术架构和应用案例实战,今晚20点,我会开一场直播和同学们 深度聊聊 LLM 大模型高效微调 技术架构、高效微调案例实战、 基于 Transformen 架构的高效微调核心技术 , 请同学点击下方按钮预约直播 ,咱们今晚20点不见不散哦~~
近期直播: 《 大模型Transformer架构剖析以及微调应用实践 》—3 —
关于《LLM 大模型技术知识图谱和学习路线》
最近很多同学在后台留言:“玄姐,大模型技术的知识图谱有没?”、“大模型技术有学习路线吗?” 我们倾心整理了大模型技术的知识图谱《最全大模型技术知识图谱》和学习路线《最佳大模型技术学习路线》快去领取吧!LLM 大模型技术体系的确是相对比较复杂的,如何构建一条清晰的学习路径对每一个 IT 同学都是非常重要的,我们梳理了下 LLM 大模型的知识图谱,主要包括12项核心技能: 大模型内核架构、大模型开发API、开发框架、向量数据库、AI 编程、AI Agent、缓存、算力、RAG、大模型微调、大模型预训练、LLMOps 等12项核心技能。 为了帮助每一个程序员掌握以上12项核心技能,我们准备了一系列免费直播干货,扫码一键免费全部预约领取!
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万字长文总结大模型微调技能图谱
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如何循序渐进、有效地学习JavaScript?
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作为一个公司公认的整理狂魔,我准备了5,000字长文,总结了自己5年多的资料整理经验,全部落地可实操,希望有知友认真看完。
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2021年3月13日:
新写了一篇关于搭建阅读流程的文章,找不到特别合适的问题,故放在这个并不太合适的问题下面,对阅读有需求的朋友可以看看,写得还是挺别致的:
哪些读书方法极为有用高效,但大多数人不知道?
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我从小就是个整理控,喜欢把东西收拾得井井有条。
记得上幼儿园的时候,睡前习惯性把衣服叠成豆腐块,老妈和姐姐每
护宇
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