​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，...

  文章链接，https，arxiv.org，pdf，2409.12191Github链接，https，github.com，QwenLM，Qwen2，VL亮点直击本文介绍了Qwen系列大型视觉语言模型的最新成员，Qwen2，VL系列，该系列包括三款开放权重模型，总参数量分别为20亿、80亿和720亿，...

  ​摘要，大型语言模型，LLMs，在解决各种自然语言处理任务方面取得了显著进展，这归功于其突显的推理能力，然而，LLMs本身存在固有的局限性，例如无法访问最新信息，存储在网络或任务特定的知识库中，、无法使用外部工具，以及无法进行精确的数学和逻辑推理，在本文中，我们提出了变色龙，Chameleon，，一...

  近日，微软的AzureAI团队在HuggingFace上发布了一个名为Florence，2的新视觉基础模型，该模型以宽松的MIT许可证可用，可以处理各种视觉和视觉语言任务，使用统一的基于提示的表示形式，它有两个尺寸——232M和771M个参数，并且在字幕生成、目标检测、视觉定位和分割等任务上已经表现...

  去年6月底，我们在arXiv上发布了业内首篇多模态大语言模型领域的综述，ASurveyonMultimodalLargeLanguageModels，，系统性梳理了多模态大语言模型的进展和发展方向，目前论文引用120，，开源GitHub项目获得，自论文发布以来，我们收到了很多读者非常宝贵的意见，感谢...

  制作一份杰出的简历是获得梦想工作的关键一步，随着人工智能的崛起，像ChatGPT这样的工具显著简化了这一过程，在本文中，我将分享15个最佳的ChatGPT简历技巧，以最大化利用该工具在生成、编辑、完善、定制和校对简历方面的潜力，首先，让我们了解一个非常重要的概念，ATS，申请者追踪系统，ATS是一种...

  大多数人以为写清楚指令是再简单不过的事情，但其实绝大部分人都无法正确描述自己的想法和意图，这对于使用OpenAI的GPT，4这样的强大的语言模型来说，是一个很大的障碍，GPT，4是一个可以接受文本和图像输入，输出文本的多模态模型，它可以解决很多困难的问题，比我们之前的任何模型都更准确，这得益于它更广...

  编辑润色是写作过程中至关重要的一部分，这是你的言语从美好转变为伟大的地方，今天分享7个高质量的指令，1.修复语法和句法第一个提示是修复语法和句法，这是任何写作的关键部分，因为它确保您的信息清晰且专业，2.优化语句这不仅仅是修复错误，这是为了确保每个词都有其目的，并且每个句子都流畅，3.审阅和校对下一...

  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...

  写在前面大家好，我是刘聪NLP，大模型时代，指令微调已经成了算法工程师们必不可少的技能，而在指令微调过程中，我们往往会从数据数量和数据质量两个维度来对模型进行调优，今天给大家带来一个新的方法，MoDS，一种面向模型的指令数据选择方法，MoDS，Model，oriented&gt，paper，...

  在构建大模型应用时，通常有两种方式来改进效果，一种是构建外部知识库，利用RAG来完成，但RAG并不是万能的，对于特定领域的LLM应用，以及无需示例，就能完成特定任务等场合就需要进行微调，然而，微调本身相较于RAG来讲，需要更多的算力资源和时间周期，但更大的瓶颈在于微调需要标记过的样本数据，这对于很多...

  今日分享100多个常用的论文指令，希望对大家能带来prompt的启发和帮助...确定主题和标题1.举例说明医疗保健的新趋势，这可能是研究论文中有趣的研究主题，2.分析[插入主题名称]的研究是否存在空白，并提出潜在的研究主题，3.使用定量和定性研究方法推荐研究[插入主题名称]的主题，4.分析主题[插入...