核心要點(diǎn)速覽機(jī)器學(xué)習(xí)中的擴(kuò)散模型是什么？擴(kuò)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(kuò)散模型的運(yùn)作遵循兩個(gè)簡(jiǎn)單步驟：首先，通過(guò)逐步添加高斯噪聲來(lái)破壞訓(xùn)練數(shù)據(jù)；而訓(xùn)練過(guò)程則是通過(guò)逆向這個(gè)添加噪聲的過(guò)程來(lái)恢復(fù)數(shù)據(jù)。一個(gè)訓(xùn)練良好的擴(kuò)散模型能夠從隨機(jī)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(kuò)散模型的優(yōu)勢(shì)擴(kuò)散模型有4個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)，使其在基于文本的生成領(lǐng)域...

傳統(tǒng)的檢索增強(qiáng)生成（RAG）架構(gòu)依賴(lài)于靜態(tài)檢索，這使得它們?cè)谔幚硇枰樞蛐畔⑺阉鞯膹?fù)雜問(wèn)題時(shí)，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(lài)于提示工程。為了解決這一問(wèn)題，本文介紹了RAGGym，這是一個(gè)統(tǒng)一的優(yōu)化框架，它通過(guò)在每個(gè)搜索步驟進(jìn)行細(xì)粒度的過(guò)程監(jiān)督，來(lái)提升信息搜索智能體的性能。核心貢獻(xiàn)引入RAGGym，這是一個(gè)利用過(guò)程監(jiān)督優(yōu)化智能RAG的統(tǒng)一框架。提出R...

RAG增強(qiáng)技術(shù)分類(lèi)來(lái)源：https:arxiv.orgabs2402.19473最近一項(xiàng)關(guān)于檢索增強(qiáng)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(jí)RAG模塊化RAGArepresentativeinstanceoftheRAGprocessappliedtoquestionanswering.Itmainlyconsistsof3steps.1)Indexing.Documentsaresplitintochunks,encodedintovectors,andstoredinavectordatabase.2)Retrieval.RetrievetheTopkchunksmostrelevanttothequestionbasedonsemanticsimilarity.3)G...

（MoBA）大語(yǔ)言模型長(zhǎng)文本處理新解法：塊注意力混合在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，高效處理長(zhǎng)文本一直是個(gè)老大難問(wèn)題。隨著大語(yǔ)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(jī)制，卻逐漸成了瓶頸。在典型的Transformer架構(gòu)里，這種機(jī)制要把每個(gè)詞元（token）和其他所有詞元進(jìn)行比較，這就導(dǎo)致計(jì)算成本會(huì)隨著序列長(zhǎng)度的增加呈二次方增長(zhǎng)。如今，我們把語(yǔ)言模型應(yīng)用到長(zhǎng)篇文檔、多章節(jié)書(shū)籍、法律文書(shū)或是...

原文鏈接：????https:arxiv.orgabs2501.19393????代碼鏈接：??https:github.comsimplescalings1???Testtimescaling是一種語(yǔ)言建模方法，它利用額外的測(cè)試時(shí)計(jì)算資源來(lái)提升性能，OpenAI的o1模型近期也證實(shí)了這一方法的有效性。本文旨在探尋實(shí)現(xiàn)Testtimescaling以及強(qiáng)大推理性能的最簡(jiǎn)途徑。主要貢獻(xiàn)精心策劃小型數(shù)據(jù)集s1K：該數(shù)據(jù)集包含1000個(gè)問(wèn)題，并配有推理過(guò)程，其構(gòu)建基于難度、多樣性和質(zhì)量這三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，且通...

主流RAG框架可以分為以下五個(gè)主要的進(jìn)化方向：成本控制型（適合初創(chuàng)公司）、實(shí)時(shí)互動(dòng)型（適用于財(cái)經(jīng)新聞場(chǎng)景）、域?qū)＜翌?lèi)型、認(rèn)知增強(qiáng)型、安全與合規(guī)類(lèi)型。接下來(lái)，讓我們?cè)敿?xì)了解一下這25種RAG變體。1.標(biāo)準(zhǔn)RAG一個(gè)基本的RAG系統(tǒng)由檢索模塊和生成模塊組成。系統(tǒng)會(huì)對(duì)查詢進(jìn)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(shí)現(xiàn)如下：fr...

VLLM是一款經(jīng)過(guò)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(gè)輕量級(jí)、易上手的框架，讓在本地電腦上運(yùn)行開(kāi)源大語(yǔ)言模型變得更加簡(jiǎn)單。那么，這兩個(gè)框架該選哪一個(gè)呢？接下來(lái)，我們會(huì)從性能、易用性、適用場(chǎng)景、替代方案，以及詳細(xì)的安裝步驟等方面進(jìn)行全面對(duì)比，幫助你做出更合適的選擇。一、VLLM和Ollama是什么？基礎(chǔ)知識(shí)解析在深入探討之前，我們先來(lái)了解一下這兩個(gè)框...

1.引言許多大語(yǔ)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(jī)器翻譯、文本摘要和對(duì)話式人工智能等任務(wù)中取得了突破性進(jìn)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(wèn)題，這在處理順序數(shù)據(jù)方面是一個(gè)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(zhuān)注于利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）來(lái)處理表格數(shù)據(jù)。通過(guò)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(qiáng)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(duì)于微調(diào)大型語(yǔ)言模型的重要性在當(dāng)今的人工智能領(lǐng)域，大型語(yǔ)言模型（LLMs）的發(fā)展已經(jīng)達(dá)到了令人矚目的高度，它們不僅能夠生成接近真實(shí)人類(lèi)語(yǔ)言的文本，還能夠完成許多經(jīng)典的自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)。這些模型如GPT和BERT等，通過(guò)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，已經(jīng)展示出了強(qiáng)大的語(yǔ)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(dá)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(guò)微調(diào)（finetuning...

一、引言在大語(yǔ)言模型（LLM）的蓬勃發(fā)展浪潮中，開(kāi)源與閉源模型競(jìng)相角逐。開(kāi)源陣營(yíng)的DeepSeek系列持續(xù)演進(jìn)，DeepSeekV3重磅登場(chǎng)，其以671B的龐大總參數(shù)量和獨(dú)特創(chuàng)新設(shè)計(jì)，在性能上脫穎而出，成為研究焦點(diǎn)，有力推動(dòng)了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程，為開(kāi)源模型在智能語(yǔ)言處理領(lǐng)域爭(zhēng)得重要席位。報(bào)告地址：??https:github.comdeepseekaiDeepSeekV3blobmainDeepSeekV3.pdf??項(xiàng)目地址：??https:github.comdeepseekaiDeepSeekV3...

一、O3究竟是什么？1.名稱(chēng)由來(lái)為避免版權(quán)糾紛，OpenAI放棄了o2的命名，直接將其稱(chēng)為o3。圖片2.編程能力在編程領(lǐng)域，o3取得了驚人的成績(jī)。在人類(lèi)在線編程競(jìng)技平臺(tái)codeforces上，o3模型的Elo得分達(dá)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(jìng)技中已達(dá)到頂尖水平，甚至超越了許多大廠中眾多程序員的實(shí)力。要知道，字節(jié)跳動(dòng)、騰訊、阿里等大廠都...

近日，ICLR2025評(píng)審結(jié)果揭曉，一篇論文脫穎而出，獲得了罕見(jiàn)的[10,10,10,10]滿分成績(jī)。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(huì)議中，滿分論文的出現(xiàn)無(wú)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(xiàng)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(lái)更好的模型性能？為了探索這一問(wèn)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(guò)優(yōu)化樣本選擇來(lái)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(diǎn)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(shí)，是一個(gè)挑戰(zhàn)也是研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的元學(xué)習(xí)方法，如模型無(wú)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(wèn)題，如模型傾向于學(xué)習(xí)簡(jiǎn)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(lèi)別，但卻不利于模型的泛化能力。為了解決這一問(wèn)題，本文提出了“精確學(xué)習(xí)”的...

研究背景?研究問(wèn)題：這篇文章要解決的問(wèn)題是如何在大規(guī)模推理模型（LRM）中實(shí)現(xiàn)開(kāi)放式推理，特別是在沒(méi)有明確標(biāo)準(zhǔn)和難以量化的獎(jiǎng)勵(lì)的情況下。具體來(lái)說(shuō)，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(diǎn)：該問(wèn)題的研究難點(diǎn)包括：在沒(méi)有明確標(biāo)準(zhǔn)的情況下進(jìn)行推理，獎(jiǎng)勵(lì)的量化挑戰(zhàn)，以及如何在復(fù)雜現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題解決任務(wù)中優(yōu)化模型的性能。?相關(guān)工作：該問(wèn)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(gè)基本任務(wù)。盡管LLMs在廣泛的NLP任務(wù)上取得了巨大進(jìn)展，但它們?cè)贑R上的表現(xiàn)相對(duì)不盡人意，甚至在指稱(chēng)檢測(cè)上也面臨困難。通過(guò)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(chēng)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(píng)估。沿著這些思路，我們創(chuàng)建了IdentifyMe基準(zhǔn)測(cè)試，用于MCQ格式的指稱(chēng)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(shí)注入大型語(yǔ)言模型（LLMs）和更新現(xiàn)有知識(shí)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(wèn)題的研究難點(diǎn)包括：微調(diào)方法的不透明性、缺乏統(tǒng)一的基準(zhǔn)評(píng)估、用戶對(duì)超參數(shù)優(yōu)化的限制以及模型在處理新知識(shí)和更新知識(shí)時(shí)的泛化能力有限。相關(guān)工作：該問(wèn)題的研究相關(guān)工作包括監(jiān)督微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)從人類(lèi)反饋、檢索增強(qiáng)生成等方法...

在人工智能的浪潮中，大型語(yǔ)言模型憑借其強(qiáng)大的對(duì)話理解和生成能力，引領(lǐng)了智能對(duì)話技術(shù)的潮流。企業(yè)和個(gè)人對(duì)于私有化智能服務(wù)的需求日益增長(zhǎng)，將這樣的大模型部署為專(zhuān)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(chǔ)空間來(lái)容納模型和運(yùn)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(yǔ)言模型和多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，通過(guò)在自然語(yǔ)言處理的框架下生成、評(píng)估和細(xì)化關(guān)于其他智能體策略的假設(shè)，來(lái)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(jìng)爭(zhēng)性、合作性和混合動(dòng)機(jī)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(jiǎn)介1.模型架構(gòu)與組件HypotheticalMinds模型是一個(gè)基于大型語(yǔ)言模型（LLM）的自...

在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，全量化訓(xùn)練（FullyQuantizedTraining,FQT）通過(guò)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(guò)程。隨著對(duì)訓(xùn)練數(shù)值精度的不斷壓縮，一個(gè)自然而然的問(wèn)題浮現(xiàn)出來(lái)：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(guò)二進(jìn)制操作實(shí)現(xiàn)，這不僅能極大簡(jiǎn)化硬件設(shè)計(jì)，還可能在保持訓(xùn)練質(zhì)量的前提下，實(shí)現(xiàn)極致的計(jì)算效率。本文首次嘗試將...