我们这边再填写算法备案的内容，请问一下我们OpenSearch LLM智能问答版的算法性能是多少？
我们这边再填写算法备案的内容，请问一下我们OpenSearch LLM智能问答版的算法性能是多少？（比如每秒生成多少字，每秒生成多少图片）
咱们OpenSearch这边的LLM智能问答，使用的是什么大模型和模型算法？
咱们OpenSearch这边的LLM智能问答，使用的是什么大模型和模型算法，大模型和模型算法是否备案？（我们有LLM智能问答的客户在申请网信办的算法备案）
通义听悟应用是如何利用大规模语言模型（LLM）进行基础算法探索和应用落地的？
通义听悟应用是如何利用大规模语言模型（LLM）进行基础算法探索和应用落地的？
【大模型】关于减轻 LLM 训练数据和算法中偏差的研究
减轻LLM训练数据和算法中偏差的研究 引言 大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大的成功，但同时也存在着训练数据和算法中的偏差问题。这些偏差可能源自于数据的不平衡性、数据采样偏差、算法的选择和设计等多个方面。针对这些问题，正在进行着一系列的研究，旨在减轻LLM训练数据和算法中的偏差，提高模型的性能和鲁棒性。 数据采样与平衡性 一个重要的研究方向是解决训练数据中的不平衡性和采样偏...
在LLM浪潮下，prompt工程师需要很懂算法吗？
一、背景提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示以有效地将语言模型 (LM) 用于各种应用程序和研究主题。即时的工程技能有助于更好地理解大型语言模型 (LLM) 的功能和局限性。研究人员使用提示工程来提高 LLM 在广泛的常见和复杂任务（例如问题回答和算术推理）上的能力。开发人员使用提示工程来设计与 LLM 和其他工具交互的强大且有效的提示技术。在不同的应用场景，llm承担的角色不同，需....
在LLM浪潮下，prompt工程师需要很懂算法吗？
前言：阅读一篇技术文章，畅聊一个技术话题。本期文章推荐的是《本地生活场景下的探索之如何写好Prompt？》，一起来聊聊prompt与编程的话题吧。 文案：最近AI大神吴恩达推出prompt教程并给出了prompt构建三大原则，Prompt Engineering Guide也提出了诸多技巧，受AI技术的快速发展的影响，你觉得在LLM浪潮下，prompt工程师需要很懂算法吗？欢迎一起来聊一聊～ 本....
绕开算力限制，如何用单GPU微调 LLM？这是一份「梯度累积」算法教程（2）
由于没有多的 GPU 可用于张量分片（tensor sharding），又能做些什么来训练具有更大批大小（batch size）的模型呢？其中一种解决方法就是梯度累积，可以通过它来修改前面提到的训练循环。什么是梯度积累？梯度累积是一种在训练期间虚拟增加批大小（batch size）的方法，当可用的 GPU 内存不足以容纳所需的批大小时，这非常有用。在梯度累积中，梯度是针对较小的批次计算的，并在多....
绕开算力限制，如何用单GPU微调 LLM？这是一份「梯度累积」算法教程
让算力资源用到极致，是每一位开发者的必修课。自从大模型变成热门趋势之后，GPU 就成了紧俏的物资。很多企业的储备都不一定充足，更不用说个人开发者了。有没有什么方法可以更高效的利用算力训练模型？在最近的一篇博客，Sebastian Raschka 介绍了「梯度累积」的方法，能够在 GPU 内存受限时使用更大 batch size 训练模型，绕开硬件限制。在此之前，Sebastian Raschka....
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