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Meta发布Llama 3模型,支持对话/聊天用例,训练数据规模大幅提升
Meta发布了Llama 3 8B和70B模型,针对对话/聊天用例进行了微调和优化,并在常见基准测试中表现优异。训练数据规模大幅提升,支持8K上下文长度,提供6种方式快速体验最新发布的Llama 3模型。- 650
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混合模型对话型AI的性能优势和用户体验
本文探讨了混合模型对话型人工智能的性能优势,以及在用户体验方面的表现。通过引入小规模的模型组合,可以提供更多样化、引人入胜的对话响应,从而在性能和吸引力上胜过参数更多的单一大模型。论文还证明了混合模型的有效性,以及在真实用户测试中的优越表现。- 600
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StreamingLLM:解决大型语言模型多轮对话挑战的高效方案
了解如何通过StreamingLLM和TensorRT实现大型语言模型在多轮对话场景下的高效推理性能优化,解决了注意力机制和KV缓存的挑战,提升了模型生成效果和计算效率。- 616
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Llama 2: 开源的基础模型和微调的聊天模型 – GAtt方法和评估
Llama 2是一个开源的大型语言模型,本文介绍了GAtt方法在微调阶段对多轮对话的重塑注意力,并对模型进行了定量分析评估。- 136
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SPARQL-to-Text问题生成:最新进展和挑战
本文介绍了SPARQL-to-Text问题生成的最新进展和挑战,深入研究了在会话上下文中生成问题的问题,并对预训练模型的局限性进行了多个实验。- 279
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对话系统创业者俞舟:大模型的热潮背后更关注产品和客户服务
机器之心报道俞舟的对话系统创业经历,她关注产品和客户服务,不相信AI可以替代人类,而是帮助人类提升技能。文章介绍了她的背景和对大模型的观感。- 235
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强化学习在自然语言处理中的应用
本文深入探讨了强化学习在自然语言处理(NLP)中的应用,涵盖了强化学习的基础概念、与NLP的结合方式、技术细节以及实际的应用案例。通过详细的解释和Python、PyTorch的实现代码,读者将了解如何利用强化学习优化NLP任务,如对话系统和机器翻译。- 400
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TypeChat入门指南:从安装到对话流程设计
本篇文章介绍了TypeChat的最佳实践和常见问题的解决方案,通过设计灵活且易于维护的对话流程、使用合适的意图和实体定义、组织和管理对话数据、利用上下文提供个性化的对话体验、基于用户反馈持续改进机器人,我们可以构建更智能、灵活的机器人,并提供优质的用户体验。- 173
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