潜力发掘!INSTRUCTEVAL:一个专用于的大型语言模型(LLMs)的全面评估方...
〖壹〗、INSTRUCTEVAL是一个专用于指令调优大型语言模型的全面评估方法。该方法主要包括以下几个方面的评估内容：问题解决能力评估：通过多个基准测试来评估模型在不同主题 、复杂指令 、数学、编程和因果关系方面的表现 。旨在了解模型在解决实际问题时的能力和局限性 。
〖贰〗 、INSTRUCTEVAL评估方法的背景介绍指出，指令调优LLMs在不同领域展现出强大的能力 ，但缺乏深入和整体的评估方法。为了应对这一挑战 ，本文提出了一种新型评估套件，旨在全面评估指令调优LLMs的通用能力 。INSTRUCTEVAL不仅评估模型解决问题的能力和文字写作能力 ，还严格评估了模型与人类价值的对齐能力 。
〖叁〗 、大型语言模型（LLMs）的崛起 ，以GPT-4为代表，引领人工智能0时代 ，促进了AI的快速发展。在遥感领域 ，研究开始关注专门针对该领域数据分析的大型视觉语言模型（VLMs），但近来研究多集中于视觉识别任务，缺乏全面、大规模的图像-文本数据集 。基于此 ，本文构建了两个数据集：RSICapDataset 。
〖肆〗 、大型语言模型（LLM）是指包含数千亿（或更多）参数的语言模型 ，这些参数是在大量文本数据上训练的，例如模型 GPT-PaLM 、Galactica 和 LLaMA。具体来说 ，LLM 建立在 Transformer 架构之上 ，其中多头注意力层堆叠在一个非常深的神经网络中。
〖伍〗、正则化：仅调整奇异值提供了一种有效的正则化形式，减少了过拟合的风险 。任务特定优化：SVF通过强化学习直接优化任务性能 ，能够在少量数据上进行有效的微调 ，特别适用于缺乏详细解决方案的任务 。
近来大模型应用开发,比如rag类的,与java开发相比,发展怎么样?_百度...
〖壹〗、大模型开发风险：技术迭代快（如RAG可能被Agent取代） 、企业落地周期长。Java开发风险：新兴语言（Go 、Rust）侵蚀部分场景，需向云/AI靠拢 。总结 选取大模型开发：适合对AI有强烈兴趣 ，愿持续学习前沿技术 ，接受较高不确定性 。
〖贰〗、未来，RAG技术将进一步在更多领域得到应用和实践 ，推动人工智能技术的发展。 对于想要深入学习和掌握RAG技术的人 ，推荐参加人工智能测试开发训练营 。
〖叁〗 、通过以上步骤，Java开发者可以成功使用LangChain4j构建本地RAG系统，从而利用公司内部的私有数据提升大模型应用的效率和智能性 。
〖肆〗 、RAG（Retrieval Augmented Generation）架构概述RAG 架构的核心在于将用户问题先与知识库中的相关资料进行匹配 ，再让大模型结合这些上下文信息来生成这一流程包括：用户提问 → 检索相关文档 → 组合上下文 → 大模型生成
模型方法-羊驼LLaMA家族
〖壹〗、LLaMA系列采用BPE方法。模型结构基于Transformer ，采用仅解码器（decoder-only）结构，避免标准Transformer的低秩问题 。改进包括：预归一化使用RMSNorm 、激活函数采用SwiGLU 、位置编码采用RoPE ，以及多头注意力机制改为分组查询注意力（GQA） 。
〖贰〗、Vicuna ，以小羊驼为名，是LLaMA指令微调模型的代表 ，由UC伯克利开发 ，模型版本为Vicuna-13B。其训练过程基于ShareGPT用户分享的70k条ChatGPT对话数据，对LLaMA进行监督质量微调 ，性能超越LLaMA与Stanford Alpaca ，接近ChatGPT水平 。Stable Vicuna，基于Vicuna-13B v0进行RLHF微调的版本 ，由StabilityAI发布 。
〖叁〗 、LLM Engine提供了一种便捷的方法来微调Llama 2 ，但也可以使用其他工具或框架进行微调。
〖肆〗 、Vicuna模型的权重生成遵循特定方式，首先从官方渠道获取delta weights，将其与原始LLaMA weights相加 ，以获得Vicuna的完整权重。权重v1需要与transformers=20和fschat=0.0兼容 ，因此需确保本地package版本与此一致 。下载原始LLaMA-7B或13B权重后，使用Vicuna团队的工具构建最终的working weight 。
〖伍〗、小羊驼团队推出的新解码算法“前向解码”确实显著提升了生成token的速度 ，速度提升幅度在5至3倍之间。以下是关于该算法的详细解速度提升：以LLaMa2Chat 7B模型为例 ，在面对具体问题时，使用传统算法耗时较长 ，而采用新算法后 ，输出速度显著提升，每秒可生成的token数量几乎翻倍 。
什么是大型语言模型
〖壹〗 、大型语言模型（LLM）是指包含数千亿（或更多）参数的语言模型 ，这些参数是在大量文本数据上训练的 ，例如模型 GPT-PaLM 、Galactica 和 LLaMA 。具体来说，LLM 建立在 Transformer 架构之上 ，其中多头注意力层堆叠在一个非常深的神经网络中。
〖贰〗、大型语言模型（LLM）是指拥有数以千亿计参数的语言模型 ，这些参数是在大量文本数据上训练得来的，如GPT-PaLM、Galactica和LLaMA等模型 。具体来说，LLM基于Transformer架构 ，其中包含多个注意力层和一个深层的神经网络 。
〖叁〗 、大模型全称是大型语言模型 ，其“大 ”主要体现在模型结构容量大 、参数多、训练数据量大。训练大模型主要包括预训练和微调两个阶段 。以下是关于大模型及其训练的详细解释：大模型的定义 模型结构容量大：大模型拥有复杂的网络结构，能够处理大量的信息 。
〖肆〗 、大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型 ，通常由深度神经网络构建而成 ，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力 ，使其能够处理更加复杂的任务和数据 。
〖伍〗 、大模型语言模型（LLM）与大型多模态语言模型（LMM）的区别在于输入与应用场景 。一般提及大语言模型 ，多指文本输入的模型。多模态大语言模型则能接受文本、图片 、视频 、音频等多样格式输入，例如图像到视频的生成即是LMM的应用。LLM的模型架构多基于Transformer ，而LMM则可能融合更多模型类型 ，如CNN、RNN等 。
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评论列表（4条）
我是9号的签约作者“李宇健”！
希望本篇文章《Llama4模型调优与战略转向点的简单介绍》能对你有所帮助！
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