LLM模型添加自定义Token代码示例:为Llama 3.2模型添加思考与回答标记
本文将介绍如何为大型语言模型(LLM)添加自定义token并进行训练,使模型能够有效地利用这些新增token。以Llama 3.2模型为基础,实现了类似DeepSeek R1中think和answer标记功能的扩展方法,通过监督微调使模型学习使用这些标记进行推理过程与答案输出的区分。![] 本文聚焦于如何通过监督微调和标记示例训练模型使用新token,这类似于DeepSeek在其主要训练迭代前的....

如何使用OpenSearch搭建自定义的企业对话搜索系统
OpenSearch各子产品使用LLM智能问答版能力支持RAG方案,请参见:向量检索版RAG方案召回引擎版RAG方案行业算法版RAG方案说明OpenSearch LLM智能问答版提供了多种LLM(通义千问系列、DeepSeek系列)、向量化模型、切片模型等丰富的内置模型,帮助企业快速搭建专属对话式搜...
OpenSearch LLM智能问答钉钉机器人对接怎么选择模型和自定义扩展参数?
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在OpenSearch LLM智能问答中想在Query和向量化之前增加处理模块,支持此种自定义吗?
在OpenSearch LLM智能问答中想在Query 和 向量化之前增加处理模块,该模块需要使用 GPU,支持此种自定义定制吗?
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