【LLM框架】MemGPT 介绍
MemGPT 是一个基于记忆增强的 GPT(生成预训练变换器)模型,旨在通过集成外部记忆系统来提升语言模型在长期对话和复杂任务中的表现。它通过引入持久性记忆来扩展模型的上下文感知能力,解决了传统语言模型在处理长篇对话和多轮任务时常遇到的“短期记忆”问题。
【LLM框架】RAGFlow 介绍
RAGFlow 是一个开源的 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,旨在通过深度文档理解(Deep Document Understanding)技术增强生成式模型的性能,尤其是在基于大规模文本数据进行信息检索和生成内容时。它将文档检索与生成能力相结合,提高了生成模型在处理复杂问题时的准确性和上下文相关性。
determined.ai的介绍
Determined AI 是一个基于开源的深度学习训练平台,旨在帮助企业和研究人员提高机器学习模型的开发和训练效率。它提供了一个灵活、高效的环境,用于加速深度学习模型的训练过程,特别是在处理大规模数据集和复杂模型时。
DB-GPT 介绍
DB-GPT 是一种专门为数据库管理和查询优化设计的生成式人工智能模型,旨在帮助开发者和数据库管理员更高效地与数据库进行交互。它结合了GPT(生成预训练变换器)的自然语言处理能力和数据库查询优化的专业知识,能在数据库操作中提供智能化的支持。
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【LLMOps】open-webui的介绍
Open-WebUI 是一款开源的、用于生成式人工智能模型交互的用户界面(UI)框架,旨在帮助开发者、研究者和企业快速部署和访问各种AI应用,特别是与生成式AI(如GPT、图像生成模型等)相关的应用。
以下是 Open-WebUI 的一些主要特点和功能:
1. 开源与社区驱动
Open-WebUI 是开源项目,意味着开发者可以自由地修改、定制和贡献代码。它得到了社区的大力支持,提供了大量的文档和教程,方便开发者快速上手。
2. 多模型支持
Open-WebUI 支持多种生成式AI模型,可以与各类流行的预训练模型(如 OpenAI GPT、Stable Diffusion、Llama 等)进行集成。开发者可以选择适合自己应用场景的模型,并在界面中轻松切换和测试。
3. 易于定制的用户界面
Open-WebUI 提供了灵活的前端框架,开发者可以根据需求定制界面布局和设计风格。它支持插件扩展功能,可以添加新的组件和交互方式,满足不同业务的需求。
【大模型工具】Ollama 介绍
Ollama 是一款面向企业和开发者的人工智能平台,专注于帮助用户快速构建和部署生成式AI应用。它的目标是简化AI应用的开发流程,并使之更易于集成和使用。
Ollama的主要特点包括:
【LLM评估】LLM 评估指标:终极 LLM 评估指南
尽管对于任何希望交付强大的 LLM 应用程序的人来说,评估大型语言模型 (LLM) 的输出都是必不可少的,但 LLM 评估对许多人来说仍然是一项艰巨的任务。无论您是通过微调来提高模型的准确性,还是增强检索增强生成 (RAG) 系统的上下文相关性,了解如何为您的用例开发和决定适当的 LLM 评估指标集对于构建坚不可摧的 LLM 评估管道都是必不可少的。
本文将教您有关 LLM 评估指标的所有知识,并附上代码示例。我们将深入探讨:
- 什么是 LLM 评估指标,如何使用它们来评估 LLM 系统,常见的陷阱,以及是什么让优秀的 LLM 评估指标变得优秀。
- 对 LLM 评估指标进行评分的所有不同方法,以及为什么 LLM-as-a-judge 最适合 LLM 评估。
- 如何使用 DeepEval (⭐https://github.com/confident-ai/deepeval) 实现并决定在代码中使用的适当的 LLM 评估指标集。
您准备好阅读这份长长的清单了吗?让我们开始吧。
(更新:如果您正在寻找评估 LLM 聊天机器人/对话的指标,请查看这篇新文章!)
【LLM架构】用于评估LLM生成内容的指标列表
评估方法衡量我们的系统性能如何。对每个摘要进行人工评估(人工审查)既费时又昂贵,而且不可扩展,因此通常会辅以自动评估。许多自动评估方法试图衡量人类评估者会考虑的文本质量。这些品质包括流畅性、连贯性、相关性、事实一致性和公平性。内容或风格与参考文本的相似性也可能是生成文本的重要质量。
下图包括用于评估LLM生成内容的许多指标,以及如何对其进行分类。
【职业发展】CAIS:认证人工智能科学家考试准备
通过我们的综合实践测试掌握CAIS
通过USAII认证的人工智能科学家(CAIS)实践测试为成功做好准备!
你的目标是成为一名认证的人工智能科学家(CAIS)吗?我们详细而富有挑战性的实践测试旨在帮助您脱颖而出。我们的测试侧重于人工智能伦理、偏见、可解释性、隐私和对抗性攻击等核心领域,将确保您为CAIS考试做好充分准备。
为什么选择我们的CAIS实践测试?
对关键主题的全面报道
我们的实践测试涵盖了基本主题,包括偏见、可解释性、隐私问题和对抗性攻击。通过熟悉这些领域,你将能够自信而准确地应对复杂的问题。
与CAIS考试目标一致
每个问题都经过精心设计,与认证人工智能科学家考试的目标保持一致。这确保您正在学习反映您在考试中遇到的内容的相关材料。
真实的考试体验
我们的问题旨在模仿实际CAIS考试的格式和难度。通过练习这些问题,您将获得宝贵的经验并减少考试焦虑。
详细说明
每个问题都有一个彻底的解释,帮助你理解正确答案背后的推理。这不仅有助于掌握复杂的概念,而且有助于有效地应用它们。
【AI模型】LLM中检查点上的检查点
如果你一直在关注深度学习的最新消息,你就会意识到深度学习中的数据和模型非常庞大。数据集的大小可能达到PB级,模型本身的大小也可能达到数百GB。这意味着,即使是模型本身也无法放入标准GPU芯片的内存中。高效和智能的并行化以及可恢复性在深度学习领域至关重要。
最近的一些文献主要关注LLM系统的基础设施配置。如果你了解VAST,你就会知道这正是我们的专长,因为我们不仅喜欢谈论数据基础设施,还喜欢谈论所有可以推动技术从数据中获得最大价值的神奇方法。因此,事不宜迟,我们想向您介绍并行性如何影响当今最复杂模型中的检查点和恢复操作。
在所有维度上并行化
对于LLM和其他大规模深度学习算法中固有的大型数据集和大型模型,数据和模型本身都太大,无法放入内存。例如,具有数十亿个参数的典型LLM将不适合内存。GPT-3的大小大于500 GB,典型的GPU限制为80 GB的VMEM。此外,单个A100 GPU需要几百年的时间来训练GPT-3(实际上需要300多年)。因此,多维并行性对于训练和微调模型至关重要。
这一论点基于该领域的广泛研究,特别是斯坦福大学、英伟达和微软研究院的开创性论文《威震天LM大规模训练》。作者提出,并在现场得到证实,三种并行性的综合允许LLM中更易于管理和恢复的工作负载: