LLMs九层妖塔
【LLMs九层妖塔】分享 LLMs在自然语言处理(ChatGLM、Chinese-LLaMA-Alpaca、小羊驼 Vicuna、LLaMA、GPT4ALL等)、信息检索(langchain)、语言合成、语言识别、多模态等领域(Stable Diffusion、MiniGPT-4、VisualGLM
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NLP菜鸟逆袭
NLP菜鸟逆袭记:地址:Github地址:https://github.com/km1994/AwesomeNLPdGitee 地址:https://gitee.com/km601/AwesomeNLP_gitee x介绍:【NLP菜鸟逆袭】分享 自然语言处理(文本分类、信息抽取、知识图谱
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利用知识图谱提升RAG应用的准确性
作者:lucas大叔原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/692595027图检索增强生成(GraphRAG)利用图数据库的结构化特性,以节点和关系的方式进行组织数据,增加了检索到信息的深度和关联上下文,是传统向量检索方法的有效补充。图擅长以结构化的方式表示和存储异构和
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LLMs 千面郎君 更新版
!! 介绍:本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的 大模型(LLMs)面试准备的学习笔记与资料,该资料目前包含 大模型(LLMs)各领域的 面试题积累。Github 地址:https://github.com/km1994/LLMs_interview_notes!! NLP 面无不过 面试交流群
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Deepseek-V2技术报告解读!全网最细!
深度求索Deepseek近日发布了v2版本的模型,沿袭了1月发布的 Deepseek-MoE(混合专家模型)的技术路线,采用大量的小参数专家进行建模,同时在训练和推理上加入了更多的优化。沿袭了一贯的作风,Deepseek对模型(基座和对话对齐版本)进行了完全的mit协议开源,可以商用。对于算力不是那
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你的优惠券已送到!!!
知识星球服务1. 知识星球学习指南服务:如果你在知识星球遇到什么问题,可以群里面反馈,小弟看到后会及时回答;2. 内容答疑:如果在学习过程中遇到问题,可以在群里面提出了,小弟看到后会及时回答;3. 就业指导:如果还再找工作,可以帮忙提供就业指导 和 简历修改和建议 等;知识星球干货
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NLP 面无不过 更新版
介绍:本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理(NLP)面试准备的学习笔记与资料,该资料目前包含 自然语言处理各领域的 面试题积累。Github 地址:https://github.com/km1994/NLP-Interview-NotesNLP 面无不过 面试交流群 (注:人满 可
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StarCoder2-Instruct: 完全透明和可自我对齐的代码生成
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-v0.1
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NLP 面无不过 更新版
介绍:本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理(NLP)面试准备的学习笔记与资料,该资料目前包含 自然语言处理各领域的 面试题积累。Github 地址:https://github.com/km1994/NLP-Interview-NotesNLP 面无不过 面试交流群 (注:人满 可
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校招面试大厂都问Transformer哪些知识点?
说说我的实习面试历程关于我:已 get 头条、阿里、美团算法实习offer。今天主要分享一下我在春招过程中被问得最多的Transformer知识点和对应解答。希望对你们有帮助!!!为何Transformer采用多头注意力机制?多头注意力确保Transformer能并行捕捉不同子空间的特征信息,增强了
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『面壁智能』低调开源「理科状元」Eurux-8x22B,推理性能超越 Llama3-70B
两周前,早在 Llama3 发布的前两天,『面壁智能』低调开源了大模型 Eurux-8x22B,包括 Eurux-8x22B-NCA 和 Eurux-8x22B-KTO。该模型主打更强大的推理性能——刷新开源大模型推理性能 SOTA,堪称开源大模型中「理科状元」。除了开源时间早于 Llama3,Eu
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NLP菜鸟逆袭
NLP菜鸟逆袭记:地址:Github地址:https://github.com/km1994/AwesomeNLPdGitee 地址:https://gitee.com/km601/AwesomeNLP_gitee x介绍:【NLP菜鸟逆袭】分享 自然语言处理(文本分类、信息抽取、知识图谱
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LLMs 千面郎君 更新版
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大模型LLM论文整理
LLMs 论文研读社作者:杨夕介绍:该仓库主要记录 LLMs 算法工程师相关的顶会论文研读笔记(多模态、PEFT、小样本QA问答、RAG、LMMs可解释性、Agents、CoT)LLMs 九层妖塔 地址:https://github.com/km1994/LLMsNineStoryDemonTowe
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NLP菜鸟逆袭
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国内外30个热门大模型架构的信息汇总
LLM 架构配置注意1.RoPE指的是RoPE家族的位置编码,经过了XPos,线性内插,NTK-Aware Scaled RoPE和dynamic NTK等若干次进化,故上表中提及的RoPE并不一定是完全相同的位置编码方法。2.模型类型中若含有MoE,表示该系列的模型中存在使用MoE架构的模型,而并
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【LLMs九层妖塔】分享 LLMs在自然语言处理(ChatGLM、Chinese-LLaMA-Alpaca、小羊驼 Vicuna、LLaMA、GPT4ALL等)、信息检索(langchain)、语言合成、语言识别、多模态等领域(Stable Diffusion、MiniGPT-4、VisualGLM
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4.5万字详细解读复旦NLP和米哈游最新Agent Survey
原创作者:兽族机枪兵(复旦数据科学博士 )原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/656676717笔者前言:这次的文章写了三天三夜,好哥哥好姐姐要不给个赞再走呗正好最近LLM-based Agent的工作很多,笔者翻来翻去感觉很头疼。然后就看到了复旦NLP团队
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图神经网络必读的5个基础模型: GCN, GAT, GraphSAGE, GAE, DiffPool.
图神经网络是现在顶会的研究热点,与CV和NLP领域交叉,容易有创新点,是发论文的好方向。今天分享160篇图网方向论文与代码合集,方便大家学习,找到顶会idea!想发论文的同学们赶快扫下方二维码,资料全部无偿分享!48篇图网最新顶会高分论文AAAI2024 / ICLR2024 / NeurIPS20
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NLP菜鸟逆袭
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大模型LLM论文整理
LLMs 论文研读社作者:杨夕介绍:该仓库主要记录 LLMs 算法工程师相关的顶会论文研读笔记(多模态、PEFT、小样本QA问答、RAG、LMMs可解释性、Agents、CoT)LLMs 九层妖塔 地址:https://github.com/km1994/LLMsNineStoryDemonTowe
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