
喂饭!RAG for LLM: A Survey论文导读
喂饭!RAG for LLM: A Survey论文导读RAG没有想象中那么容易。相信这也是你会看到这篇文章的原因。
RAG没有想象中那么容易。相信这也是你会看到这篇文章的原因。
大语言模型(LLM)被越来越多应用于各种领域。然而,它们的文本生成过程既昂贵又缓慢。这种低效率归因于自回归解码的运算规则:每个词(token)的生成都需要进行一次前向传播,需要访问数十亿至数千亿参数的 LLM。这导致传统自回归解码的速度较慢。
随着大型语言模型(LLM)的发展,从业者面临更多挑战。如何避免 LLM 产生有害回复?如何快速删除训练数据中的版权保护内容?如何减少 LLM 幻觉(hallucinations,即错误事实)? 如何在数据政策更改后快速迭代 LLM?这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下,对于 LLM 的安全可信部署至关重要。
大模型的效果好不好,有时候对齐调优很关键。但近来很多研究开始探索无微调的方法,艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究者用「免调优」对齐新方法超越了使用监督调优(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)的 LLM 性能。
并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。 一种方案是,人向模型对齐。于是有了 「Prompt工程师」这一岗位,专门撰写适配 LLM 的 Prompt,从而让模型能够更好地生成内容。
良好的人设还原度是AI角色扮演的关键,研究人员对大五人格的NEO-FFI问卷和MBTI的16Personalities进行了改写,利用LLM将其中的问题从陈述句改写为了引导开放式问答的提问句,对AI角色进行测试。
LLM这个缩写在机器翻译中被误解为“法学硕士”,而不是“大语言模型”。 • 机器翻译系统通常依赖上下文和大量文本数据来学习翻译,导致LLM更容易被翻译成“法学硕士”。
如果在 19 世纪之前的科学和自然主义作品集,上训练一个 LLM,它会不会像达尔文那样悟出进化论这个大胆假设?
GPT-4根本不知道自己犯错?最新研究发现,LLM在推理任务中,自我纠正后根本无法挽救性能变差,引AI大佬LeCun马库斯围观。
Zilliz和 Dify.AI 达成合作,Zilliz 旗下的产品 Zilliz Cloud、Milvus 与开源 LLMOps 平台 Dify 社区版进行了深度集成。