RAG 2.0架构详解：构建端到端检索增强生成系统
当前RAG的问题在于各个子模块之间并没有完全协调，就像一个缝合怪一样，虽然能够工作但各部分并不和谐，所以我们这里介绍RAG 2.0的概念来解决这个问题。
ORPO偏好优化：性能和DPO一样好并且更简单的对齐方法
ORPO是另一种新的LLM对齐方法，这种方法甚至不需要SFT模型。通过ORPO，LLM可以同时学习回答指令和满足人类偏好。
PiSSA ：将模型原始权重进行奇异值分解的一种新的微调方法
我们开始看4月的新论文了，这是来自北京大学人工智能研究所、北京大学智能科学与技术学院的研究人员发布的Principal Singular Values and Singular Vectors Adaptation（PiSSA）方法。
10个大型语言模型(LLM)常见面试问题和答案解析
今天我们来总结以下大型语言模型面试中常问的问题
推测解码：在不降低准确性的情况下将LLM推理速度提高2 - 3倍
在本篇文章我们将详细讨论推测解码，这是一种可以将LLM推理速度提高约2 - 3倍而不降低任何准确性的方法。我们还将会介绍推测解码代码实现，并看看它与原始transformer 实现相比到底能快多少。
5种常用于LLM的令牌遮蔽技术介绍以及Pytorch的实现
本文将介绍大语言模型中使用的不同令牌遮蔽技术，并比较它们的优点，以及使用Pytorch实现以了解它们的底层工作原理。
为什么大型语言模型都在使用 SwiGLU 作为激活函数？
SwiGLU可以说是在大语言模型中最常用到的激活函数，我们本篇文章就来对他进行详细的介绍。
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第八十四期】Thu, 7 Mar 2024
AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览Thu, 7 Mar 2024Totally 52 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computation and Language PapersThe Heuristic Core: Understanding Subnet
Quiet-STaR:让语言模型在“说话”前思考
本文将介绍一篇3月的论文Quiet-STaR：这是一种新的方法，通过鼓励LLM发展一种“内心独白”的形式来解决这一限制，这种基本原理生成有助于LLM通过完成任务或回答问题所涉及的步骤进行推理，最终获得更准确和结构良好的输出。
使用MergeKit创建自己的专家混合模型：将多个模型组合成单个MoE
在本文中，我们将详细介绍MoE架构是如何工作的，以及如何创建frankenmoe。最后将用MergeKit制作自己的frankenMoE，并在几个基准上对其进行评估。
如何开始定制你自己的大型语言模型
2023年的大型语言模型领域经历了许多快速的发展和创新，发展出了更大的模型规模并且获得了更好的性能，那么我们普通用户是否可以定制我们需要的大型语言模型呢？
Chronos: 将时间序列作为一种语言进行学习
这是一篇非常有意思的论文，它将时间序列分块并作为语言模型中的一个token来进行学习，并且得到了很好的效果。
谷歌开源的LLM大模型 Gemma 简介
谷歌推出了 Gemma，一个开放大型语言模型 (LLM) 的尖端系列，标志着其致力于开源人工智能的重要一步。同时Gemma 与 Hugging Face 平台的无缝集成，可以让AIGC爱好者更好的去使用。Gemma 是基于 Gemini 技术推出的四款新型大型语言模型（LLM），提供了 2B 和 7
使用GaLore在本地GPU进行高效的LLM调优
，GaLore可以让我们在具有24 GB VRAM的消费级GPU上微调7B模型。结果模型的性能与全参数微调相当，并且似乎优于LoRA。
在16G的GPU上微调Mixtral-8x7B
在本文中，我将展示如何仅使用16 GB的GPU RAM对使用AQLM进行量化的Mixtral-8x7B进行微调。
微调大型语言模型进行命名实体识别
这篇文章总结了命名实体识别(NER)问题微调大型语言模型的经验。我们将以个人身份信息(PII)为例来介绍大型语言模型进行NER微调的方法。
LoRA及其变体概述：LoRA, DoRA, AdaLoRA, Delta-LoRA
在本文中，我们将解释LoRA本身的基本概念，然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体，包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。
从16-bit 到 1.58-bit ：大模型内存效率和准确性之间的最佳权衡
在本文中，我们将通过使用GPTQ对Mistral 7B、Llama 27b和Llama 13B进行8位、4位、3位和2位量化实验,还要介绍一个大模型的最新研究1.58 Bits，它只用 -1，0，1来保存权重
StarCoder 2：GitHub Copilot本地开源LLM替代方案
在本文中，我们将介绍StarCoder2的一些基本信息，然后建立一个本地环境，搭建StarCoder2-15B模型并用Python, JavaScript, SQL, c++和Java测试其编码能力。
使用TensorRT-LLM进行生产环境的部署指南
TensorRT-LLM是一个由Nvidia设计的开源框架，用于在生产环境中提高大型语言模型的性能。
