近期研究表明，LLM（大型语言模型）在生成内容时不可避免地会出现幻觉现象，即其输出的信息可能并不准确或与现实不符。尽管技术不断进步，这种现象依然是一个重要的挑战。研究人员指出，LLM的训练数据和生成机制导致...

在技术社区中，近日有开发者分享了利用Google Cloud TPUs对LLaMa3.1进行调优的经验和方法。这一过程不仅展示了TPUs在处理大型模型时的卓越性能，还强调了调优过程中的一些关键技术细节。调优LLaMa3.1的过程中，开发...

根据最新的研究，更大规模的模型需要更大的词汇表。这项研究探讨了词汇规模的扩展定律，揭示了模型规模和词汇大小之间的关系。随着模型规模的增大，词汇表的规模也需要相应扩大。这是因为大型模型需要处理更多的情境...

PyTorch是构建模型的强大工具。然而，在实际使用中，一些常见的bug可能会大幅降低模型的性能。为此，我们提供了一份实用的列表，帮助您在调试模型代码时找到问题并解决。该列表内容详尽、实用性强，无论是在建模过程...

近日，知名的开源平台GitHub上的Paramount项目公开了一项新的技术——LLMs（Large Language Models）的Agent精度测量。该技术旨在提升大型语言模型的代理精度，助力开发者更加准确地评估和优化模型性能。据了解，LLMs...

Mistral近日宣布，通过其平台和API推出模型定制功能。这一新功能允许开发者根据具体需求对Mistral的模型进行微调，从而提高模型在特定应用场景下的性能。Mistral表示，此次推出的定制化服务将为企业和开发者提供更大...

InvariantSelectPR是一种旨在提高大型多模态模型（LMMs）在特定领域如医疗保健中的适应性的方法。这种方法通过优化模型的选择和调整，使其能够更好地处理不同领域的数据，提高预测的准确性和可靠性。在医疗领域，数...

TrainAllInfAttn是一种能够在数据稀缺的专业领域提升大语言模型表现的方法。随着人工智能技术的不断发展，如何在数据有限的情况下仍能保持模型的高效性和准确性成为了一个重要的研究方向。TrainAllInfAttn通过优化模...