使用DeepSeek-R1模型搭建RAG系统
DeepSeek-R1系列模型是一款专注于复杂推理任务的大语言模型,在复杂指令理解、推理结果准确性、性能稳定性等方面相比其他大语言模型,有一定优势。OpenSearch LLM智能问答版已集成DeepSeek-R1系列模型,进一步提升企业级RAG效果,本文向您介绍使用步骤。
200行python代码实现从Bigram模型到LLM
前言 上一篇文章 《从零开始200行python代码实现LLM》,实现了一个“诗词生成器”,从一个基于“概率统计”的实现开始,最后使用pytorch,实现了一个经典的Bigram模型。 在Bigram模型里,每一个字只和前一个字有关,尽管是这样,我们的babygpt_v1.py 也输出了“渐觉是路,故园春衫。”这种看起来比较通顺的语句。 本文继续从 b...

X-R1:3090也能训7B模型!开源框架X-R1把训练成本打下来了:10美元训出企业级LLM
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 “实验室算力荒漠有救了!开源框架X-R1逆袭:4块显卡1小时训出7B模型,成本够买5杯奶茶” 大家好,我是蚝油菜花。当大厂用千卡集群烧钱时,我们找到了破局关键—— 博士生为跑实验深夜偷用服...

仅7B的模型数学推理能力完虐70B?MIT哈佛推出行动思维链COAT让LLM实现自我反思并探索新策略
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 大家好,我是蚝油菜花,在海量模型中某一个不起眼的角落,竟有这么一个数学推理专家,它仅靠 7B 的参数量,却足以超越一众主流的小型模型,并与大型模型不相上下。究竟是怎么做到的呢? 今天跟大家分享一下...

面向长文本的多模型协作摘要架构:多LLM文本摘要方法
多LLM摘要框架在每轮对话中包含两个基本步骤:生成和评估。这些步骤在多LLM分散式摘要和集中式摘要中有所不同。在两种策略中,k个不同的LLM都会生成多样化的文本摘要。然而在评估阶段,多LLM集中式摘要方法使用单个LLM来评估摘要并选择最佳摘要,而分散式多LLM摘要则使用k个LLM进行评估。 论文提出的方法旨在处理长文本文档输入,这类文档可能包含数万字,通常超出大多数标准LLM的上下文窗口限制,.....

FlowiseAI:34K Star!集成多种模型和100+组件的 LLM 应用低代码开发平台,拖拽组件轻松构建程序
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 功能:通过拖拽可视化组件,快速构建自定义 LLM 应用,支持多模型集成和记忆功能。 部署:支持本地、Docker 和云平台部署,操作简单,适合不同场景。 ...

使用DeepGPU-LLM镜像构建模型的推理环境
在GPU实例上配置DeepGPU-LLM容器镜像后,可以帮助您快速构建大语言模型(例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型)的推理环境,主要应用在智能对话系统、文本分析、编程辅助等自然语言处理业务场景,您无需深入了解底层的硬件优化细节,镜像拉取完成后,无需额外配置即可开箱即用。本文为您介绍如何在GPU实例上使用DeepGPU-LLM容器镜像构建大语言模...
使用TensorRT-LLM构建模型的推理环境
在GPU的实例上安装推理引擎TensorRT-LLM,可以帮助您快速且方便地构建大语言模型(例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型)的推理环境,主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本文为您介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM来快速构建大语言模型的高性能推理优化功能。
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
LLM主要类别 LLM本身基于transformer架构。自2017年,attention is all you need诞生起,原始的transformer模型为不同领域的模型提供了灵感和启发。基于原始的Transformer框架,衍生出了一系列模型,一些模型仅仅使用encoder或dec...

世界模型又近了?MIT惊人研究:LLM已模拟现实世界,绝非随机鹦鹉!
最近,麻省理工学院的一项惊人研究表明,大型语言模型(LLM)已经能够模拟现实世界,而不仅仅是随机鹦鹉学舌。这项研究为世界模型的发展带来了新的希望,同时也引发了一些争议和讨论。 在这项研究中,研究人员使用了一种名为Transformer的模型,该模型在训练过程中仅被要求进行下一个词的预测...
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