真、开源LLM-OLMo

时间:2024-02-11 23:08:30 标签:  开源  

 论文:https://arxiv.org/pdf/2402.00838.pdf

Weights https://huggingface.co/allenai/OLMo-7B

Code https://github.com/allenai/OLMo

Data https://huggingface.co/datasets/allenai/dolma

Evaluation https://github.com/allenai/OLMo-Eval

Adaptation https://github.com/allenai/open-instruct

来源:分享自作者个人站点/博客

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数据工程在指令调优中的有着关键作用。当选择适当时,只需要有限的数据就可以实现卓越的性能。然而,什么是良好的指令调优数据以进行对齐,以及如何自动有效地选择数据仍需研究。本文深入研究了对齐的自动数据选择策略。在复杂性、质量和多样性三个维度上评估数据。并提出DEITA(Data-Efficient Instruction Tuning for Alignment),一个从LLaMA和Mistral模型中微调的模型深度学习自然语言处理 原创作者:cola论文:What Makes Good Data for Alignment? A Com

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DripTable 是京东零售推出的一款用于企业级中后台的动态列表解决方案,项目基于 React 和 JSON Schema,旨在通过简单配置快速生成页面动态列表来降低列表开发难度、提高工作效率。DripTable 目前包含以下子项目:drip-table、drip-table-generator。各个子项目具体介绍如下:drip-table:动态列表解决方案的核心库,其主要能力是支持符合 JSON Schema 标准的数据自动渲染列表内容。drip-table-generator:一个可视化的用于 DripTable 配置 JSON Sc

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最近,开放 LLM 排行榜 迎来了 3 个新成员: Winogrande、GSM8k 以及 DROP,它们都使用了 EleutherAI Harness 的原始实现。一眼望去,我们就会发现 DROP 的分数有点古怪: 绝大多数模型的 F1 分数都低于 10 分 (满分 100 分)!我们对此进行了深入调查以一探究竟,请随我们一起踏上发现之旅吧!初步观察在 DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs,段落级离散推理) 评估中,模型需要先从英文文段中提取相关信息,然后再对其执行离散推理 (例如,对目标对象进行排序或计数以得出正确答案,如下图中的例子)。其使用的指标是自定义 F1 以及精确匹配分数。

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文章目录 一、设置要求二、系统组成三、仿真设计3.1 放大电路总体设计3.2 仿真结果3.2.1 正常波形3

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此情可待成追忆,只是当时已惘然。我们人类会有很多或美好或痛苦的回忆,有的回忆会渐渐模糊,有的回忆午夜梦醒,会浮上心头。然而现在的大语言模型都是没有记忆的,都是无状态的,大语言模型自身不会记住和你对话之间的历史消息。根本用不着“时时勤拂拭”,天然就是“本来无一物”。每一次的请求交互、api调用都是独立的,完全没有关联。那些聊天机器人看起来有记忆,是因为借助代码的帮助,提供历史消息作为和LLM对话的上下文。嗯,就跟我们大脑不太够用了,要拿小本本或者打开Obsidian/Notion/语雀……来查找一样。(你去拜访某些单位,还可以看到前台拿着一本已经翻到包浆的小本子来查电话。)所以,现在的大语言模型,就跟福尔摩斯一样,可能作为推理引擎更加好用:只要提供足够的上

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一、背景 最近智能客服产品给到一个游戏客户那边,客户那边的客服负责人体验后认为我们产品回答的准确率是还是比较高的。同时,他反馈了几个需要改进的地方,其中一个就是机器人回复慢。机器人回复慢有很多原因,也有优化方式,其中一个就是流式响应。 二

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在这篇文章中,我将介绍一种让开发人员熟悉LLM并针对LLM编写代码的方法。 目的是让开发人员能够轻松地与LLM进行交互和编程。 这只是一个起点; 它并不意味着以任何方式深入,也不会涵盖LLM的内部运作或如何创建自己的。 对于本教程,你将需要访问现成的商业 LLM 服务,例如 OpenAI Playground、Azure OpenAI 或 Amazon Bedrock; 在我的示例中,我将引用 OpenAI 的 Playground,但其他示例也将具有类似的功能。 你还需要一个 Python 笔记本,它可以是 Google Col

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前言 众所周知,在数字化时代,远程连接成为工作和管理中不可或缺的一环。 而在这个领域,SSH(Secure Shell)一直是最常用的协议之一,为远程管理提供了安全的通信渠道。 然而,伴随着技术的发展和用户需求的不断升级&#

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ChatGLM-6B 自3月14日发布以来,深受广大开发者喜爱。截至 6 月24日,来自 Huggingface 上的下载量已经超过 300w。为了更进一步促进大模型开源社区的发展,我们再次升级 ChatGLM-6B,发布 ChatGLM2-6B 。在主要评估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜单中,截至6月25日 ChatGLM2 模型以 71.1 的分数位居 Rank 0 ,ChatGLM2-6B 模型以 51.7 的分数位居 Rank 6,是榜单上排名最高的开源模型。

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一、大模型系统中检索增强生成(RAG)的意义 当前大模型在处理特定领域或者高度专业化的查询时表现出知识缺失,当所需信息超出模型训练数据范围或需要最新数据时,大模型可能无法提供准确答案。基于行业SOP、行业标

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对于开发来说,我们在工作中普遍都会用到各个开源框架,比如最基础的 Spring,使开发网络编程变得特别简单的 Netty 框架,还有成为目前微服务框架首选的 Spring Cloud 等。在多个框架之上,我们仅需使用几行代码,即可实现业务需要的复杂功能,大大减少了工作量。也正因如此,不少人只会用框架,看不懂源码,不了解其底层机制与实现原理,成了一名只会搬运源码库的开发。说白了,就是真正牛逼的技术不属于你。可了解框架中的很多知识和代码,对解决开发中的类似问题是极其有帮助的。因为它们是经过时间验证和优化过的,如:MyBatis 的架构设计、Dubbo 的服务发现机制、Spring 的设计模式等。所以,对源码和开源库的学习,成了 Java 开发者提升技能的必经

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Prompt 在机器学习中,Prompt通常指的是一种生成模型的输入方式。生成模型可以接收一个Prompt作为输入,并生成与该输入相对应的输出。Prompt可以是一段文本、一个问题或者一个片段,用于指导生成模型生成相应的

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1. 背景 本qiang~这段时间调研了LLM上下文扩展的问题,并且实打实的运行了几个开源的项目,所谓实践与理论相结合嘛! 此文是本qiang~针对上下文扩展问题的总结,包括解决方案的整理概括,文中参考了多篇有意义的文章,他山

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原文地址:https://proandroiddev.com/the-real-repository-pattern-in-android-efba8662b754原文发表日期:2019.9.5作者:Denis Brandi翻译:tommwq翻译日期:2024.1.3

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