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【论文翻译】AUTOACT: Automatic Agent Learning from Scratch via Self-Planning 【论文翻译】AUTOACT: Automatic Agent Learning from Scratch via Self-Planning 原文地址:AutoAct: Automatic Agent Learning from Scratch for QA via Self-Planning 摘要 语言模型智能体通过利用外部工具进行策略规划,在众多复杂的问答任务中展现出卓越的性能表现。然而, 2024-08-20 NLP笔记 #NLP #LLM #论文笔记 #Agent
【论文翻译】D-CPT Law: Domain-specific Continual Pre-Training Scaling Law for Large Language Models 【论文翻译】D-CPT Law: Domain-specific Continual Pre-Training Scaling Law for Large Language Models 原文地址:D-CPT Law: Domain-specific Continual Pre-Training Scaling Law for Large Language Models 摘要 继续预训练(CP 2024-07-16 NLP笔记 #NLP #LLM #论文笔记 #Continual Pre-Training
CLion入门教程 以下我将介绍地表最强(可能是之一,别打我) C/C++ 开发 IDE——CLion,以及如何使用它来快乐刷题。 2024-06-01 朴素的 C 语言教程 #Clion #C语言 #C++ #开发工具
大模型的本机部署 大模型的本机部署 1 介绍 用于方便在个人电脑上快速启动一个大语言聊天模型。支持命令行聊天和网页端聊天两种方式。最低配置可以支持纯 CPU,有独立显卡会有更好的体验。 本项目基于目前非常火的大模型微调开源项目 LLaMA-Factory1,大家可以点进去给给 Star 支持一下学长的工作。 网页端演示: 网页端演示 命令行演示: 命令行演示 2 环境配置 首先安装 Python,请使用 3 2024-04-29 教程系列 #NLP #LLM
Pip 常用操作 Pip 常用操作 1 安装和卸载 安装最新版本 1pip install package 安装指定版本 1pip install package==ver 安装最小版本 1pip install 'package>=ver' 一定要加引号,不然会被当成输出重定向。 安装指定源(以清华源为例) 1pip install pac 2024-03-14 python学习笔记 #开发工具 #Python #pip
【论文翻译】Towards LLM-driven Dialogue State Tracking 在任务型对话(TOD)系统中,对话状态跟踪(DST)是确保用户意图和系统行为得到精确追踪的核心环节。随着以 GPT3 和 ChatGPT 为代表的大型语言模型(LLM)的崛起,它们在不同场景和任务中的表现引发了广泛关注。本研究对 ChatGPT 在 DST 中的性能进行了初步研究。评估结果展示了 ChatGPT 在此任务中的出色表现,为研究人员提供了关于其能力的深刻认识,同时也为对话系统的设计和优 2024-03-03 NLP笔记 #NLP #LLM #Fine-Tuning #LoRA #任务型对话 #论文笔记
基于hexo+fluid+腾讯云COS的博客搭建教程(二) 基于hexo+fluid+腾讯云COS的博客搭建教程(二) 上回说到,hexo 框架和 fluid 主题的安装和搭建,这次继续学习 fluid 主题的配置和图片的存放,以及 COS 部署的知识。 6 主题配置概述 这一章节我们主要讲 fluid 主题的使用,大家除了看本教程,还应该参考主题的官方文档:配置指南 | Hexo Fluid 用户手册 (fluid-dev.com)。 主题的官方仓库 2024-01-17 教程系列 #hexo
LLaMA Factory+ModelScope实战——使用 Web UI 进行监督微调 LLaMA Factory+ModelScope实战——使用 Web UI 进行监督微调 引言 大语言模型微调一直都是一个棘手的问题,不仅因为需要大量的计算资源,而且微调的方法也很多。在尝试每种方法过程中,配置环境和第三方库也颇为麻烦。。而 LLaMA Factory1 是一个高效的大语言模型训练和推理的框架,不仅集成多种高效训练方法,而且能持续适配国内外各种开源大模型。该框架还提供了能够一站式实 2024-01-14 教程系列 #NLP #LLM #Fine-Tuning #LoRA