核心要點速覽機器學(xué)習(xí)中的擴散模型是什么？擴散模型屬于生成模型（它們生成的數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似）。擴散模型的運作遵循兩個簡單步驟：首先，通過逐步添加高斯噪聲來破壞訓(xùn)練數(shù)據(jù)；而訓(xùn)練過程則是通過逆向這個添加噪聲的過程來恢復(fù)數(shù)據(jù)。一個訓(xùn)練良好的擴散模型能夠從隨機噪聲中生成我們想要的任何內(nèi)容。如果把噪聲替換為嵌入空間，你可能就能理解其中的原理了。擴散模型的優(yōu)勢擴散模型有4個主要優(yōu)點，使其在基于文本的生成領(lǐng)域...

傳統(tǒng)的檢索增強生成（RAG）架構(gòu)依賴于靜態(tài)檢索，這使得它們在處理需要順序信息搜索的復(fù)雜問題時，效果大打折扣。雖然智能推理和搜索提供了一種更具適應(yīng)性的方法，但現(xiàn)有的大多數(shù)方法在很大程度上都依賴于提示工程。為了解決這一問題，本文介紹了RAGGym，這是一個統(tǒng)一的優(yōu)化框架，它通過在每個搜索步驟進行細粒度的過程監(jiān)督，來提升信息搜索智能體的性能。核心貢獻引入RAGGym，這是一個利用過程監(jiān)督優(yōu)化智能RAG的統(tǒng)一框架。提出R...

RAG增強技術(shù)分類來源：https:arxiv.orgabs2402.19473最近一項關(guān)于檢索增強生成（RAG）的調(diào)查總結(jié)了三種最新發(fā)展的范式：基礎(chǔ)RAG高級RAG模塊化RAGArepresentativeinstanceoftheRAGprocessappliedtoquestionanswering.Itmainlyconsistsof3steps.1)Indexing.Documentsaresplitintochunks,encodedintovectors,andstoredinavectordatabase.2)Retrieval.RetrievetheTopkchunksmostrelevanttothequestionbasedonsemanticsimilarity.3)G...

（MoBA）大語言模型長文本處理新解法：塊注意力混合在自然語言處理領(lǐng)域，高效處理長文本一直是個老大難問題。隨著大語言模型在閱讀、理解和生成文本方面的能力不斷提升，其處理輸入的核心——注意力機制，卻逐漸成了瓶頸。在典型的Transformer架構(gòu)里，這種機制要把每個詞元（token）和其他所有詞元進行比較，這就導(dǎo)致計算成本會隨著序列長度的增加呈二次方增長。如今，我們把語言模型應(yīng)用到長篇文檔、多章節(jié)書籍、法律文書或是...

原文鏈接：????https:arxiv.orgabs2501.19393????代碼鏈接：??https:github.comsimplescalings1???Testtimescaling是一種語言建模方法，它利用額外的測試時計算資源來提升性能，OpenAI的o1模型近期也證實了這一方法的有效性。本文旨在探尋實現(xiàn)Testtimescaling以及強大推理性能的最簡途徑。主要貢獻精心策劃小型數(shù)據(jù)集s1K：該數(shù)據(jù)集包含1000個問題，并配有推理過程，其構(gòu)建基于難度、多樣性和質(zhì)量這三個標(biāo)準(zhǔn)，且通...

主流RAG框架可以分為以下五個主要的進化方向：成本控制型（適合初創(chuàng)公司）、實時互動型（適用于財經(jīng)新聞場景）、域?qū)＜翌愋?、認(rèn)知增強型、安全與合規(guī)類型。接下來，讓我們詳細了解一下這25種RAG變體。1.標(biāo)準(zhǔn)RAG一個基本的RAG系統(tǒng)由檢索模塊和生成模塊組成。系統(tǒng)會對查詢進行編碼，檢索相關(guān)的文檔塊，然后為基于transformer的LLM構(gòu)建豐富的提示。查詢編碼器：使用預(yù)訓(xùn)練的轉(zhuǎn)換器（例如DPR）生成密集的查詢嵌入。代碼實現(xiàn)如下：fr...

VLLM是一款經(jīng)過優(yōu)化的推理引擎，在令牌生成速度和內(nèi)存管理效率上表現(xiàn)出色，是大規(guī)模AI應(yīng)用的理想之選。Ollama則是一個輕量級、易上手的框架，讓在本地電腦上運行開源大語言模型變得更加簡單。那么，這兩個框架該選哪一個呢？接下來，我們會從性能、易用性、適用場景、替代方案，以及詳細的安裝步驟等方面進行全面對比，幫助你做出更合適的選擇。一、VLLM和Ollama是什么？基礎(chǔ)知識解析在深入探討之前，我們先來了解一下這兩個框...

1.引言許多大語言模型成功的核心在于編碼器解碼器架構(gòu)，這一框架在機器翻譯、文本摘要和對話式人工智能等任務(wù)中取得了突破性進展。編碼器解碼器架構(gòu)的提出是為了解決序列到序列（Seq2Seq）問題，這在處理順序數(shù)據(jù)方面是一個重大突破。1.1數(shù)據(jù)處理的主要發(fā)展表格數(shù)據(jù)最初，人們專注于利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）來處理表格數(shù)據(jù)。通過增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，這種方法逐漸演變?yōu)樯疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs），從而增強了模型捕捉數(shù)據(jù)中復(fù)雜模式的能...

引言：數(shù)據(jù)選擇對于微調(diào)大型語言模型的重要性在當(dāng)今的人工智能領(lǐng)域，大型語言模型（LLMs）的發(fā)展已經(jīng)達到了令人矚目的高度，它們不僅能夠生成接近真實人類語言的文本，還能夠完成許多經(jīng)典的自然語言處理（NLP）任務(wù)。這些模型如GPT和BERT等，通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行預(yù)訓(xùn)練，已經(jīng)展示出了強大的語言理解和生成能力。然而，要使這些模型在特定的下游任務(wù)中達到最佳表現(xiàn)，僅僅依靠預(yù)訓(xùn)練是不夠的，這就需要通過微調(diào)（finetuning...

一、引言在大語言模型（LLM）的蓬勃發(fā)展浪潮中，開源與閉源模型競相角逐。開源陣營的DeepSeek系列持續(xù)演進，DeepSeekV3重磅登場，其以671B的龐大總參數(shù)量和獨特創(chuàng)新設(shè)計，在性能上脫穎而出，成為研究焦點，有力推動了自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展進程，為開源模型在智能語言處理領(lǐng)域爭得重要席位。報告地址：??https:github.comdeepseekaiDeepSeekV3blobmainDeepSeekV3.pdf??項目地址：??https:github.comdeepseekaiDeepSeekV3...

一、O3究竟是什么？1.名稱由來為避免版權(quán)糾紛，OpenAI放棄了o2的命名，直接將其稱為o3。圖片2.編程能力在編程領(lǐng)域，o3取得了驚人的成績。在人類在線編程競技平臺codeforces上，o3模型的Elo得分達到2727分，排名第175位。在168076名全球參賽程序員中，o3擊敗了99.9%的程序員，超越了此前的GPT4o和o1等模型。這意味著o3在編程競技中已達到頂尖水平，甚至超越了許多大廠中眾多程序員的實力。要知道，字節(jié)跳動、騰訊、阿里等大廠都...

近日，ICLR2025評審結(jié)果揭曉，一篇論文脫穎而出，獲得了罕見的[10,10,10,10]滿分成績。這篇論文便是ControlNet作者張呂敏的新作ICLight。在平均分僅為4.76的ICLR會議中，滿分論文的出現(xiàn)無疑引起了學(xué)術(shù)界和業(yè)界的廣泛關(guān)注。論文標(biāo)題：ScalingIntheWildTrainingforDiffusionbasedIlluminationHarmonizationandEditingbyImposingConsistentLightTransport論文鏈接：https:openreview.netpdfidu1cQYxRI1H項目成果展示在向ICLR投稿前...

引言：探索數(shù)據(jù)有效學(xué)習(xí)的新視角在人工智能領(lǐng)域，預(yù)訓(xùn)練大型基礎(chǔ)模型已成為提升模型性能和泛化能力的標(biāo)準(zhǔn)做法。然而，隨著研究的深入，傳統(tǒng)觀念受到質(zhì)疑：更多的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否總能帶來更好的模型性能？為了探索這一問題，研究者們提出了數(shù)據(jù)有效學(xué)習(xí)（dataeffectivelearning）的概念，旨在通過優(yōu)化樣本選擇來提高模型性能，即使在樣本數(shù)量較少的情況下也能取得出色的效果。本文將重點介紹一種新的數(shù)據(jù)有效學(xué)習(xí)方法——最優(yōu)化數(shù)...

引言：探索精確學(xué)習(xí)的重要性在少樣本學(xué)習(xí)領(lǐng)域，如何使模型從有限的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到精確且具有泛化能力的知識，是一個挑戰(zhàn)也是研究的熱點。傳統(tǒng)的元學(xué)習(xí)方法，如模型無關(guān)的元學(xué)習(xí)（MAML）及其變體，雖然在快速適應(yīng)新任務(wù)方面表現(xiàn)出色，但仍存在一些問題，如模型傾向于學(xué)習(xí)簡單的、直接的特征（如顏色、背景等），這些特征在元訓(xùn)練階段足以區(qū)分極少數(shù)的類別，但卻不利于模型的泛化能力。為了解決這一問題，本文提出了“精確學(xué)習(xí)”的...

研究背景?研究問題：這篇文章要解決的問題是如何在大規(guī)模推理模型（LRM）中實現(xiàn)開放式推理，特別是在沒有明確標(biāo)準(zhǔn)和難以量化的獎勵的情況下。具體來說，研究了如何使o1模型能夠有效地泛化到?jīng)]有明確標(biāo)準(zhǔn)的更廣泛領(lǐng)域。?研究難點：該問題的研究難點包括：在沒有明確標(biāo)準(zhǔn)的情況下進行推理，獎勵的量化挑戰(zhàn)，以及如何在復(fù)雜現(xiàn)實世界問題解決任務(wù)中優(yōu)化模型的性能。?相關(guān)工作：該問題的研究相關(guān)工作包括OpenAI的o1模型，它在AIME...

1引言共指消解（CR）是文本理解的一個基本任務(wù)。盡管LLMs在廣泛的NLP任務(wù)上取得了巨大進展，但它們在CR上的表現(xiàn)相對不盡人意，甚至在指稱檢測上也面臨困難。通過廣泛分析，Gan等人（2024）的工作已經(jīng)確定，在典型的CR設(shè)置中，由于基于跨度的輸出格式不適合LLMs，因此低估了LLMs出色的指稱理解能力。他們建議調(diào)整CR數(shù)據(jù)集和任務(wù)指標(biāo)，以支持LLMs的評估。沿著這些思路，我們創(chuàng)建了IdentifyMe基準(zhǔn)測試，用于MCQ格式的指稱消解，這...

研究背景這篇文章研究了商業(yè)微調(diào)API在將新知識注入大型語言模型（LLMs）和更新現(xiàn)有知識方面的效果。盡管OpenAI和Google等提供商提供的商業(yè)LLMs微調(diào)API具有靈活的應(yīng)用適應(yīng)性，但其有效性尚不清楚。該問題的研究難點包括：微調(diào)方法的不透明性、缺乏統(tǒng)一的基準(zhǔn)評估、用戶對超參數(shù)優(yōu)化的限制以及模型在處理新知識和更新知識時的泛化能力有限。相關(guān)工作：該問題的研究相關(guān)工作包括監(jiān)督微調(diào)、強化學(xué)習(xí)從人類反饋、檢索增強生成等方法...

在人工智能的浪潮中，大型語言模型憑借其強大的對話理解和生成能力，引領(lǐng)了智能對話技術(shù)的潮流。企業(yè)和個人對于私有化智能服務(wù)的需求日益增長，將這樣的大模型部署為專屬服務(wù)顯得尤為重要。今天，讓我們一起探索如何將大模型私有化部署，構(gòu)建你的智能助手。1.環(huán)境準(zhǔn)備首先確保你有一套滿足硬件要求的服務(wù)器或云環(huán)境，通常需要有一塊性能良好的GPU，足夠的內(nèi)存和存儲空間來容納模型和運行日志。此外，選擇合適的操作系統(tǒng)（如Ubun...

本文提出了一種名為“HypotheticalMinds”的模型，該模型結(jié)合了大語言模型和多智能體強化學(xué)習(xí)，通過在自然語言處理的框架下生成、評估和細化關(guān)于其他智能體策略的假設(shè)，來提高智能體在多智能體環(huán)境中的表現(xiàn)。該模型在多種競爭性、合作性和混合動機的多智能體環(huán)境中均顯示出優(yōu)越的性能，特別是在處理隱藏信息和策略推理方面。HypotheticalMinds模型簡介1.模型架構(gòu)與組件HypotheticalMinds模型是一個基于大型語言模型（LLM）的自...

在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，全量化訓(xùn)練（FullyQuantizedTraining,FQT）通過將激活值、權(quán)重和梯度量化到較低的精度，顯著加速了訓(xùn)練過程。隨著對訓(xùn)練數(shù)值精度的不斷壓縮，一個自然而然的問題浮現(xiàn)出來：全量化訓(xùn)練的極限是什么？即，能夠?qū)崿F(xiàn)的最低位寬是多少？理想情況下，如果能將位寬壓縮到1位，訓(xùn)練將可以通過二進制操作實現(xiàn)，這不僅能極大簡化硬件設(shè)計，還可能在保持訓(xùn)練質(zhì)量的前提下，實現(xiàn)極致的計算效率。本文首次嘗試將...