CIKM 2024：LLM蒸馏到GNN，性能提升6.2%！Emory提出大模型蒸馏到文本图
在最近的CIKM 2024会议上，来自Emory大学的研究人员提出了一种新颖的框架，旨在将大型语言模型（LLM）的知识蒸馏到图神经网络（GNN）中，以提升文本图的性能。这项研究的目标是解决在文本图学习中，由于数据稀缺或不可用而导致的训练困难。 文本图（Text-Attri...
LLM数学性能暴涨168%，微软14人团队力作！合成数据2.0秘诀曝光，智能体生成教学
最近，微软研究团队的一篇新论文引起了广泛关注。这篇论文介绍了一种名为"AgentInstruct"的新型框架，旨在通过生成大量高质量的合成数据来加速语言模型的发展。 论文中提到，合成数据在语言模型的训练过程中变得越来越重要，尤其是对于大型语言模型和小型语言模型来说。然而，尽管合成数据在许多应用中取得了成功&#x...
OpenVINO™ 加速PC及小型设备LLM性能 | OpenVINO™ DEVCON 2024 第五期
时隔一月，OpenVINO™ DEVCON 中国 · 系列工作坊 2024 如期上新啦！ OpenVINO™ DEVCON 中国 · 系列工作坊 2024 汇聚英特尔技术专家及行业领先的技术大咖，通过洞悉行业趋势、分享技术干货、演示 Demo 操作为开发者们提供一个系统进阶与技术提升的平台。 工作坊研讨会将定期举办 三大亮点集结，切勿错过 实时掌握 A...
使用TensorRT-LLM优化大语言模型在GPU上的推理性能
在处理大语言模型任务时，您可以选择在GPU云服务器环境下安装推理引擎TensorRT-LLM，然后通过使用TensorRT-LLM工具实现大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型等）在GPU上的高性能推理优化功能。
CMU&清华新作：让LLM自己合成数据来学习，特定任务性能同样大幅提升
近年来，大型语言模型（LLMs）在解决各种任务方面展现出了巨大的潜力，尤其是当它们被提供适当的自然语言提示时。然而，尽管LLMs在许多任务上取得了令人印象深刻的性能，但它们在特定任务上的表现往往不如经过大量特定数据微调的模型。 为了解决这个问题，来自卡内基梅隆大学（CMU）...
我们这边再填写算法备案的内容，请问一下我们OpenSearch LLM智能问答版的算法性能是多少？
我们这边再填写算法备案的内容，请问一下我们OpenSearch LLM智能问答版的算法性能是多少？（比如每秒生成多少字，每秒生成多少图片）
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
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![LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20240531_c409b40663fc43b0919d2a83dbe0b0a9.png)
【大模型】描述一些评估 LLM 性能的技术
评估LLM性能的技术 在评估大语言模型（LLM）的性能时，需要使用一系列的评估指标和技术来衡量模型的表现。这些评估技术包括传统的语言模型评估指标，以及针对特定任务和应用场景设计的评估方法。下面我们将详细分析一些评估LLM性能的技术。 困惑度（Perplexity） 困惑度是评估语言模型性能的一种常用指标，用于衡量模型对输入序列的预测能力。困惑度越低表示模型对输入序列的预测越准确，模型的性能...
LLM性能最高60%提升！谷歌ICLR 2024力作：让大语言模型学会“图的语言”
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的发展一直是研究者们关注的焦点。近年来，随着技术的不断进步，LLM在理解和生成自然语言方面取得了显著的成就。然而，尽管如此，LLM在处理某些复杂任务时仍面临挑战。谷歌在ICLR 2024的一篇研究论文中提出了一种创新的方法，旨在让大语言模型学会理解和...
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