​大型语言模型，LLM，是现代科技的奇迹，它们的功能复杂，规模庞大，并且具有开创性的进展，本文将探索LLM的历史和未来，一、LLM的起源，NLP和神经网络大型语言模型，LLM，的创建并非一蹴而就，语言模型的第一个概念始于被称为自然语言处理，NLP，的基于规则的系统，这些系统遵循预定义的规则，根据文本...

  摘要，在现实世界的应用中，如引文网络、社交网络和生物数据等领域，图，graph，在表示和分析复杂关系方面起着至关重要的作用，最近，大型语言模型，LargeLanguageModels，LLMs，在众多领域取得了显著成功，并且也被应用于与图相关的任务中，以超越传统的基于图神经网络，GraphNeura...

  大型语言模型，LLMs，如GPT，4等，已经在多个领域展示了其强大的能力，能够通过对话帮助人们完成各种任务，然而，这些模型在需要语音输入或输出的场景中仍面临显著的限制，尽管最近的技术进展，如GPT，4o，提升了语音交互的响应速度，但依然存在延迟和质量方面的挑战，如何实现低延迟且高质量的语音交互，成为...

  ​摘要，从头开始训练大型语言模型，LLM，可以生成具有独特功能和优势的模型，但这需要巨大的成本，并可能导致冗余功能，另一种具有成本效益且引人注目的方法是将现有的预训练LLM合并为一个更强大的模型，然而，由于这些LLM架构各不相同，直接融合它们的权重并不可行，在本文中，我们引入了LLM知识融合的概念，...

  引言在自然语言处理，NLP，的众多应用场景中，大型语言模型，LargeLanguageModel，LLM，展现了其卓越的文本理解与生成能力，不仅在传统的文本任务上成绩斐然，更在生物学、计算化学、药物研发等跨学科领域证明了其广泛的应用潜力，尽管如此，生物分子研究领域的特殊性—比如专用数据集的缺乏、数据...

  近年来，大型语言模型，LLM，在人工智能领域引起了巨大关注，有人认为它们是革命性的技术，将彻底改变我们的工作和生活方式，而另一些人则认为它们只是炒作，没有实际价值，Google技术专家NicholasCarlini在文章，HowIUseAI，中给出了他对LLM的看法，并展示它们如何帮助他提高工作效率...

  论文题目，PoSE，EfficientContextWindowExtensionofLLMsviaPositionalSkip，wiseTraining论文链接，https，arxiv.org，abs，2309.10代码链接，https，github.com，dwzhu，pku，PoSE一、研究简...

  本文详细介绍了混合专家，MoE，架构，该架构通过混合或融合不同的，专家，模型共同解决特定的问题，专业化的必要性医院有很多具有不同专长的专家和医生，他们擅长解决各自领域内的医疗难题，外科医生、心脏病专家、儿科医生等各类专家紧密合作，为患者提供了全面而个性化的医疗护理服务，同样，人们也可以将这一合作模式...

  01、概述在人工智能的世界里，大型语言模型，LLMs，就像是瑞士军刀，多才多艺，几乎无所不能，但是，当它们遇到需要特定领域知识的任务时，比如医疗保健、法律和金融，这些万能的模型就显得有些力不从心了，这是为什么呢，因为它们在训练时使用的数据集往往缺乏最新的专业信息，导致它们在回答专业问题时可能会，幻觉...

  摘要，近年来，大型语言模型，LLMs，的集成已经彻底改变了机器人学领域，使机器人能够以类似人类的熟练程度进行交流、理解和推理，本文探讨了LLMs对机器人学多方面的影响，解决了利用这些模型在各个领域的关键挑战和机遇，通过将LLM应用归类并分析在机器人学的核心要素——通信、感知、规划和控制中，我们旨在为...

  人工智能技术如今正在快速发展和应用，人工智能模型也是如此，拥有100亿个参数的通用模型的性能正在碾压拥有5000万个参数的任务特定模型，在从单一模型解决许多任务方面表现出了卓越的性能，人工智能模型也正在变得多模态，微软公司的Florence2和OpenAI公司的GPT，4V等新的视觉模型正在扩展这些...

  RAG可以利用外部信息提升大型语言模型的性能，其性能依赖于检索文档的质量，除了标准检索方法之外，还有4种方法可以提高所检索文档的质量，检索增强生成，RAG，是利用外部信息定制大型语言模型的重要技术之一，但是，RAG的性能取决于检索到的文档的质量，除了在RAG管道中使用的标准检索方法之外，还有这4种技...

  今天介绍了一种全新的LlamaIndex数据结构，文档摘要索引，将描述它如何比传统语义搜索提供更好的检索性能，并通过一个示例进行了演示，背景大型语言模型，LLM，的核心用例之一是针对自己的数据进行问答，为此，我们将LLM与，检索，模型配对，该模型可以对知识语料库执行信息检索，并使用LLM对检索到的文...

  RAG系统包含两个核心组件，检索器和生成器，本文将介绍如何评估这两个组件，检索增强型生成，RAG，系统被设计用来提升大型语言模型，LLM，的响应质量，当用户提交查询时，RAG系统从向量数据库中提取相关信息，并将其作为场景传递给LLM，然后，LLM使用这个场景为用户生成响应，这一过程显著提高了LLM反...

  如果使用得当，LLMLingua可以降低使用高级LLM的成本，并使更广泛的用户和应用程序可以使用LLM，像GPT，4和Claude这样的大型语言模型，LLM，可以通过良好的提示工程学习新任务，然而，较长的提示会增加使用这些模型的成本，并且还会减慢它们的运行速度，LLMLingua是微软公司开发的一项...