写在前面大家好，我是刘聪NLP，大模型时代，指令微调曾经成了算法工程师们必无法少的技艺，而在指令微调环节中，咱们往往会从数据数量和数据品质两个维度来对模型启动调优，当天给大家带来一个新的方法，MoDS...

之前很多钻研都是生成、发现、过滤高品质的通用指令微调数据，而大家对代码义务的越发关注，如何构建更好的代码指令调整数据也越发关键，上方给大家带来一篇挑选高品质代码指令微调数据的文章，关键基于指令的复杂性...

在构建大模型运行时，理论有两种模式来改良效果，一种是构建外部常识库，应用RAG来实现，但RAG并不是万能的，关于特定畛域的LLM运行，以及无需示例，就能实现特定义务等场所就须要启动微调，但是，微调自身...

今天分享100多个罕用的论文指令，宿愿对大家能带来prompt的启示和协助...确定主题和题目1.举例说明医疗保健的新趋向，这或者是钻研论文中幽默的钻研主题，2.剖析[拔出主题称号]的钻研能否存在空白...

假设经常使用切当，LLMLingua可以降落经常使用初级LLM的老本，并使更宽泛的用户和运行程序可以经常使用LLM，像GPT，4和Claude这样的大型言语模型，LLM，可以经过良好的揭示工程学习新义...

1.Class，RAG推出的背景随着技术的开展，互联网上发生了越来越多的不良内容，过去，经常使用机器学习的方法来对内容启动情感分类、骚扰识别、恼恨舆论检测等，深度学习技术的开展推进了内容查看技术的开展...