llms

图片
一、结论写在前面
偏好学习算法（preference learning algorithms）如rlhf和dpo）常用于引导大型语言模型（llms）生成更符合人类偏好的内容。但是，文献对其内部机制的理解仍有限。论文探讨了传统观点，即偏

作者 | David Linthicum
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）据周知，大型语言模型（LLMs）需要大量的计算资源。这意味着开发和部署主要集中在强大的集中式系统上，如公共云提供商。然而，尽管许多人认为我们需

在人工智能领域，大语言模型（LLMs）正日益成为研究和应用的新热点。然而，如何高效、精准地对这些庞然大物进行调优，一直是业界和学术界面临的重要挑战。近期，PyTorch官方博客发布了一篇关于TorchTune的文章，引起了广泛关注。Torc

编译 | 星璇
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）
在过去的两年里，我更多地参与了使用大型语言模型（LLMs）的生成AI项目，而非传统的系统。我开始怀念无服务器云计算。它们的应用范围广泛，从增强对话AI到为各行各业提供

大语言模型（llms）在语言理解和各种推理任务中展现出令人印象深刻的性能。然而，它们在人类认知的关键一面——空间推理上，仍然未被充分研究。人类具有通过一种被称为 心灵之眼 的过程创造看不见的物体和行为的心智图像的能力，从而使得对未见世界的

大家好，我是luga。今天我们将继续探讨人工智能生态领域中的技术，特别是llm fine-tuning。本文将继续深入剖析llm fine-tuning技术，帮助大家更好地理解其实现机制，以便更好地应用于市场开发和其他领域。LLMs (La