讲在前面,chatgpt出来的时候就想过将其利用在信息抽取方面,后续也发现了不少基于这种大语言模型的信息抽取的论文,比如之前收集过的: https://github.com/cocacola-lab/GPT4IE https://github.com/RidongHan/Evaluation-of-ChatGPT-on-Information-Extraction https://github.com/cocacola-lab/ChatIE Unified Text Structuralizat…

动机 基于 Transformers 架构的大型语言模型 (LLM),如 GPT.T5 和 BERT,已经在各种自然语言处理 (NLP) 任务中取得了最先进的结果.此外,还开始涉足其他领域,例如计算机视觉 (CV) (VIT.Stable Diffusion.LayoutLM) 和音频 (Whisper.XLS-R).传统的范式是对通用网络规模数据进行大规模预训练,然后对下游任务进行微调.与使用开箱即用的预训练 LLM (例如,零样本推理) 相比,在下游数据集上微调这些预训练 LLM 会带来巨大…

我们很高兴正式发布 trl 与 peft 的集成,使任何人都可以更轻松地使用强化学习进行大型语言模型 (LLM) 微调!在这篇文章中,我们解释了为什么这是现有微调方法的有竞争力的替代方案. 请注意, peft 是一种通用工具,可以应用于许多 ML 用例,但它对 RLHF 特别有趣,因为这种方法特别需要内存! 如果你想直接深入研究代码,请直接在 TRL 的文档页面 直接查看示例脚本. 介绍 LLMs & RLHF LLM 结合 RLHF (人类反馈强化学习) 似乎是构建非常强大的 AI 系统 (例…

原文 | Mark Brown 翻译 | 郑子铭 随着对智能应用程序的需求不断增长,开发人员越来越多地转向人工智能(AI)和机器学习(ML),以增强其应用程序的功能.聊天机器人已经成为提供对话式人工智能的最流行方式之一.ChatGPT是OpenAI开发的大型语言模型(LLM),是构建能够理解自然语言并提供智能响应的聊天机器人的强大工具.自 2022 年 11 月首次发布以来,OpenAI 的 ChatGPT 在全球范围内广受欢迎. 在这篇博文中,我和同事Sandeep Nair通过创建一个模仿其…

引言 在ChatGPT 火热的当下, 即使没有上手亲自体验,想必也对ChatGPT的强大略有耳闻.当一些人在对ChatGPT犹犹豫豫之时,一些敏锐的企业主和开发者们已经急不可耐的开展基于ChatGPT模型AI应用的落地探索. 因此,可以明确预见的是,AI 能力的集成将会是很多应用都将面临的第一事项,而拥有相关性技能的人才屈指可数.而这,正是机会所在,而机会是留给有准备之人,因此,有幸看到本文的开发者们,开始考虑面向AI编程吧. 即使当下的公司没有相关的机会,也可以着手一些相关的知识储备,比如学习…

国内文章 LRU缓存替换策略及C#实现 https://www.cnblogs.com/eventhorizon/p/17290125.html 这篇文章讲述了缓存替换策略,特别是LRU算法.LRU算法基于这样一个假设:如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高.通常我们会用双向链表来实现这个数据结构,每次访问数据的时候,就将数据移动到链表的尾部.但如果数据的访问模式不符合LRU算法的假设,那么LRU算法就会失效.文章还提到了LFU和LFRU算法,可以有效的解决这个问题.最后,文章介绍了如…

AI人工智能简史 最近学习AI,顺便整理了一份AI人工智能简史,大家参考: 1951年 第一台神经网络机,称为SNARC: 1956年 达特茅斯学院会议,正式确立了人工智能的研究领域: 1966年 MIT发明ELIZA人机心理治疗对话程序,通过关键词和数据库实现心理咨询: 1980年 CMU为DEC设计的XCON专家系统获得巨大的成功: 1997年 IBM深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,IBM在比赛后宣布深蓝退役: 2010年 DeepMind成立: 2011年 IBM Watson问答系统…

目录 Python精品书籍 * 参考资料 基础 Python编程:从入门到实践(第2版) 笨办法学_Python Coding for Kids: Python: Learn to Code with 50 Awesome Games and Activities Python Tricks A Buffet of Awesome Python Features Python编程快速上手--让繁琐工作自动化 - 2016.pdf Python Programming for Beginners…

在首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)的支持下,微软似乎正在迅速转变为一家以人工智能为中心的公司.最近微软的众多产品线都采用GPT-4加持,从Microsoft 365等商业产品到"新必应"搜索引擎,再到低代码/无代码Power Platform等面向开发的产品,包括软件开发组件Power Apps[1]. 非常重要的一点是这些产品都是使用.NET 构建的, 这些项目可以快速的使用LLM 加持,我们写程序的同学肯定都会想微软是怎么做的,正好微软在3月17日在发布了一篇…

不论你是否关心,不可否认,AGI的时代即将到来了. 在这个突如其来的时代中,OpenAI的ChatGPT无疑处于浪潮之巅.而在ChatGPT背后,我们不能忽视的是LLM(Large Language Model)大型语言模型. 一夜之间所有的大厂商都在搞LLM,虽然很难有谁能和OpenAI相匹敌,但是随着AI领域的新摩尔定律的发功,很快啊,如今的智障都会在不久的将来成为智神,只能说留给人类嘲笑的时间不多了. 如果了解LLM的训练成本的话,注定了这必然不是人人都可从零创造ChatGPT的时代,也注…