根据偏好优化模型是促进ChatGPT普及的突破之一。类似的技术也可以用来提高模型的正确性和真实性，将医学回忆中的错误减少50%以上。

将模型从云存储加载到节点GPU通常需要大部分推理时间。通过一些巧妙的技巧，例如内存流，Anyscale将其缩短了20倍，仅需30秒即可到达Llama 2 70B。

本课程主要介绍如何在边缘设备上高效地进行低资源机器学习。课程包括讲座和作业。在这个课程中，我们将探讨在边缘设备上进行机器学习的技术，包括如何有效地使用有限的计算和存储资源，如何优化模型以适应边缘设备，...

本文分享了七种实用模式，用于将大型语言模型（LLM）整合到系统中：性能测量、添加最新知识、微调任务、缓存以节省时间/成本、确保质量输出、错误管理以及利用用户反馈。首先，性能测量是衡量模型在实际应用中的效果...

该项目引入了AgentBench，一个用于测试大型语言模型(LLMs)在各种交互环境中的基准工具。在对25个LLMs进行的初步测试中，结果显示商业模型的表现超过了开源模型。这项研究为我们理解和评估大型语言模型的交互性能提供...