解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展 1.简介 Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现，如算术推理（arithmetic reasoning）、常识推理（co
摘要 评估和比较大语言模型 (LLMs) 是一项艰巨的任务。我们 RLHF 团队在一年前就意识到了这一点，当时他们试图复现和比较多个已发布模型的结果。这几乎是不可能完成的任务：论文或营销发布中的得分缺乏可复现的代码，有时令人怀疑，大多数情况下只是通过优化的提示或评估设置来尽量提升模型表现。因此，他们
多年来，大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力，能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型，如 GPT-3，GPT-4 和 Med-PaLM 2，在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力，使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的
`https://wiki.mbalib.com/wiki/LLMs` 出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/) (重定向自LLMs) 大型语言模型，也叫大语言模型、大模型（Large Language Model，LLM；Large Language Models，
指令微调 是一种技术，它能让大语言模型 (LLMs) 更好地理解和遵循人类的指令。但是，在编程任务中，大多数模型的微调都是基于人类编写的指令 (这需要很高的成本) 或者是由大型专有 LLMs 生成的指令 (可能不允许使用)。 我们推出了一个叫做 StarCoder2-15B-Instruct-v0.
博客首发于我的知乎，详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/702629428 一、LoRA原理 LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs)，即LLMs的低秩适应，是参数高效微调最常用的方法。 LoRA的本质就是用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所
SemanticKernel介绍 Semantic Kernel是一个SDK，它将OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face等大型语言模型（LLMs）与C#、Python和Java等传统编程语言集成在一起。Semantic Kernel通过允许您定义插件来实现这一点，这些插件可
1. 背景 五一结束后，本qiang~又投入了LLM的技术海洋中，本期将给大家带来LLM微调神器：Unsloth。 正如Unsloth官方的对外宣贯：Easily finetune & train LLMs; Get faster with unsloth。微调训练LLM，可以显著提升速度，其次显存
引言 从这一章节开始正式进入我们的 Semantic Kernel 的学习之旅了。 什么是Semantic Kernel？ Semantic Kernel是一个轻量级的开源框架，通过 Semantic Kernel 可以快速使用不同编程语言(C#/Python/Java)结合 LLMs(OpenAI
