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北理：LLM格式遵循的强化学习REFF

时间：2024-12-23 17:57:27浏览次数：7

标签：北理 FORMATBENCH 质量 LLM 格式忠实性 REFF

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From： https://blog.csdn.net/weixin_46739757/article/details/144652656

构建 LLM 商业应用：迭代升级与关键要素全解析
摘要：在当今数字化时代，大语言模型（LLM）正深刻改变着商业格局。从智能客服到精准营销，从内容生成到风险预测，LLM的商业应用潜力巨大。然而，要构建高效、可靠的LLM商业应用并非一蹴而就，需要经历系统的迭代步骤，同时充分认识到精准语料的重要性以及掌握有效的语料加工流程。本文将......
[vLLM vs TensorRT-LLM] ：系统调度schedule比较
来源：oldpan原文：https://medium.com/squeezebits-team-blog/vllm-vs-tensorrt-llm-4-which-scheduler-wins-2dc15283522a前言Transformer和LLMs的时代正在蓬勃发展。除了模型架构的演变之外，工作负载变得愈发动态化，使得系统级优化与模型级优化同等重要（类似于单一的视觉模型......
初学者怎么入门大语言模型（LLM）？
大语言模型（LLM）是一门博大精深的学科，涉及到高等数学、python编程、PyTorch/Tensorflow/Onnx等深度学习框架……然而奇妙的是，越是看上去难得要死、一辈子都学不完的技术，入门起来却越是容易。正如阿瑟·克拉克的名言：足够先进的科技看上去与魔法无异。大语言模型先进得如同魔法......
[vLLM vs TensorRT-LLM]：采样方法对两者性能的影响
来源：oldpan来自：https://medium.com/squeezebits-team-blog/vllm-vs-tensorrt-llm-3-understanding-sampling-methods-and-their-performance-impact-a8ffa5ee0245我们都知道，大型语言模型（LLMs）通过“根据上下文预测下一个token的概率分布”来生成文本。最简单的采样方法是贪......
LLM在场景理解任务中的潜力挖掘
LargeLanguageModel(LLM),场景理解,自然语言处理(NLP),深度学习,知识图谱,跨模态理解1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型(LLM)已经展现出强大的文本处理能力，在自然语言理解、文本生成、机器翻译等领域取得了突破性进展。然而，LLM的能力在场......
PydanticAI --- Agent Framework / shim to use Pydantic with LLMs
PydanticAIhttps://ai.pydantic.dev/PydanticAIisaPythonagentframeworkdesignedtomakeitlesspainfultobuildproductiongradeapplicationswithGenerativeAI.PydanticAIisaPythonAgentFrameworkdesignedtomakeitlesspainfultobuildproduc......
昇腾MindSpeed-LLM全流程实践及踩坑记录
目录昇腾MindSpeed-LLM全流程实践及踩坑记录1、MindSpeed-LLM简介1.1MindSpeed简介1.2MindSpeed-LLM核心功能1.3业界主流加速库对比2、全流程实践2.1环境搭建流程正式开始前必看前置：所以，一、直接在mcore下进行全流程操作；二、不要按照主页readme上的脚本执行任务指令，应当使用这......
全面深入了解大模型（LLM）
“解决问题是一个人能力的体现，不论是在职场还是在生活中**”**最近在对接GPT做一个图生文的功能，简单来说就是让大模型理解图像，然后做一些图像解析或反推提示词的效果。在基础功能开发完成之后，然后让测试人员开始功能测试，然后就发现了一些问题；最常见的就是大模型抽风的问......
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