一、引言推理大語言模型（LLM），如OpenAI的o1系列、Google的Gemini、DeepSeek和QwenQwQ等，通過模擬人類推理過程，在多個專業領域已超越人類專家，并通過延長推理時間提高準確性。推理模型的核心技術包括強化學習（ReinforcementLearning）和推理規模（Inferencescaling）。主流的大模型強化學習算法，如DPO、PPO、GRPO等，通常需要在完整的思維鏈上進行微調，需要高質量數據、精確的獎勵函數、快速反饋和在線迭代、以及大量的...

高性能大模型在訓練的過程中通常需要數千個GPU，耗費數月甚至更長時間才能完成一次訓練。這種巨大的資源投入使得模型的每一層都必須高效訓練，才能確保算力資源最大化利用。但大連理工、西湖大學、牛津大學等研究人員對DeepSeek、Qwen、Llama和Mistral研究發現，這些模型的深層在訓練過程中表現并不好，甚至可以被完全剪枝而不會影響模型性能。例如，研究人員對DeepSeek7B模型進行了逐層剪枝，以評估每一層對模型整體性能的貢獻...

研究背景與意義在當前的人工智能研究領域，視覺語言模型（VLMs）正迅速發展，特別是在大型語言模型（LLMs）和視覺模型（LVMs）取得顯著進展的背景下。本文提出的EVEv2.0模型，旨在解決現有編碼器驅動的VLMs在多模態理解和推理中的局限性。研究表明，現有的編碼器驅動方法在靈活性和適用性上存在一定挑戰，尤其是在處理復雜的視覺信息時。因此，EVEv2.0通過引入無編碼器的設計，試圖減少視覺和語言之間的干擾，從而提升模型的整...

論文概述本文針對可解釋人工智能(XAI)中的一個關鍵問題展開研究局部代理模型在文本領域中的穩定性估計。研究重點關注了相似度度量方法對XAI穩定性評估的影響,并提出了一種基于同義詞權重的新型評估框架。研究背景可解釋AI的重要性隨著AIML技術的快速發展,模型的復雜度不斷提高,其內部工作機制越來越難以理解。這種"黑盒"特性在醫療、金融等高風險領域尤其令人擔憂。例如:醫療診斷系統的錯誤判斷可能導致嚴重后果金融模型的決策...

最近，DeepSeekR1的發布為國產大模型爭光了（太強了），不過GRPO算法源自DeepSeekMath7B模型，該模型在MATH基準測試中取得了優異成績，論文發表于2024年2月份：https:huggingface.copapers2402.03300，以下是該論文的摘要原文：Mathematicalreasoningposesasignificantchallengeforlanguagemodelsduetoitscomplexandstructurednature.Inthispaper,weintroduceDeepSeekMath7B,whichcontinuespretrainingDeepSeekCoderBasev1.57Bw...

經歷了一年多的發展，AIAgent正在越來越多地參與到教育工作之中。TobyHudson構建了一個Agent用于支持他的化學基礎單元的學生。這個Agent以教育公平為目標，有助于縮小專業學生與以前沒有學習過化學的學生的學習差距。這個Agent還能幫助學生廣泛理解基本概念，指示學生提問以檢查他們的理解情況，并估計他們的知識水平。JoanneHinitt正在構建一個AIAgent，以幫助她的學生學習如何構建措辭合理的職業治療目標，這些目標對臨床環境...

主流RAG框架可以分為以下五個主要的進化方向：成本控制型（適合初創公司）、實時互動型（適用于財經新聞場景）、域專家類型、認知增強型、安全與合規類型。接下來，讓我們詳細了解一下這25種RAG變體。一、標準RAG一個基本的RAG系統由檢索模塊和生成模塊組成。系統會對查詢進行編碼，檢索相關的文檔塊，然后為基于transformer的LLM構建豐富的提示。查詢編碼器：使用預訓練的轉換器（例如DPR）生成密集的查詢嵌入。代碼實現如下：...

1.深度學習的算力饑渴與HPC的成本困境深度學習的浪潮，正以勢不可擋的姿態席卷而來。從圖像識別領域的AlexNet和ResNet，到自然語言處理領域的Transformer，再到如今參數規模動輒千億、萬億的大型語言模型(LLM)，如GPT3和PaLM，以及混合專家模型(MoE)和多模態模型，深度學習模型的能力在不斷突破，但其背后對計算資源的需求也呈現出爆炸式的增長。高性能計算(HPC)集群，作為支撐深度學習訓練的基石，其重要性日益凸顯。然而，傳...

DeepSeekR1模型的出現引起了廣泛關注，眾多開源復現項目紛紛涌現（OpenR1、simpleRLreason、TinyZero、MiniR1等）。然而，受GPU條件的限制，有些小伙伴可能無法順利運行這些項目。今天，我們就來介紹一個神奇的工具——UnslothAI，它可以幫助我們在有限的資源下訓練自己的DeepSeekR1推理模型，特別是通過GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）技術，實現了資源的大幅降低。1.UnslothAI的神奇之處1.1GRPO技術簡介GRPO是一種強...

摘要檢索增強生成（RAG）是一種適用于檢索敏感電子健康記錄（EHR）的合適技術。它可以作為醫療副駕駛員Copilot的關鍵模塊，幫助減少醫療從業者和患者的誤診。然而，現有基于啟發式的醫療領域RAG模型的診斷準確性和特異性不足，特別是對于癥狀相似的疾病。本文提出MedRAG，一種通過知識圖譜（KG）引導推理提升的醫療領域RAG模型，根據癥狀檢索診斷和治療建議。MedRAG系統地構建了一個全面的四層分級診斷知識圖譜，涵蓋各種疾病的...

編輯伊風終于定了？幾經波折，蘋果AI在中國的落地終于有了眉目！阿里最終與蘋果牽手成功，合作開發國行的AppleIntelligence。圖片外媒《TheInformation》爆了這個猛料。從知情人士透露的消息來看：這次阿里應該真的穩了，進展十分樂觀。據說，蘋果與阿里共同開發的國行AI功能已經提交給國內相關部門審核了。合作的消息流出后，兩家的股價均有上漲，蘋果股價在早盤交易中上漲1.5%，而阿里的股票則上漲2.6%。1.市場份額持續走低，...

01、概述在傳統的數據庫搜索中，我們更像是在翻閱一份電話簿——你可以查找“擁有紅色頭發的人”或“誰的車是藍色的”。但問題是，這種方式雖然高效，卻非常局限。如今，向量相似性搜索（VectorSimilaritySearch）改變了游戲規則，它不再僅僅依賴關鍵詞，而是讓我們可以問：“哪些東西與這個最相似？”——它能夠挖掘語義上的相似性，找到那些隱藏的聯系。但僅僅找到相似的事物還不夠。現實世界的復雜性不僅僅是單個數據點的問...

01、概述近年來，視覺語言模型（VLMs）在人工智能領域的迅猛發展，極大拓展了機器處理多模態信息的能力。然而，在這項技術的進步背后，依然存在著一些亟待解決的挑戰。像GPT4V和Gemini1.5Pro這樣的專有模型雖然表現出色，但它們的透明度較低，這限制了它們的適應性和開放性。而開放源代碼的替代模型常常因數據多樣性、訓練方法和計算資源的限制，難以與這些專有模型抗衡。此外，關于后期訓練數據策略的文獻資料相對匱乏，使得這...

01、概述隨著開源推理模型如DeepSeekR1的崛起，開發者可以在本地運行強大的AI，而不再依賴于云服務。這一技術的出現引發了不小的網絡熱議，或許你也在好奇如何利用這一模型在本地搭建自己的AI系統。本指南將帶你了解兩種關鍵的使用場景：普通用戶：創建一個ChatGPT風格的界面開發者：通過API集成模型到應用中在開始之前，如果你有興趣深入了解DeepSeekR1的背景，以便更好地理解接下來的過程，可以參考我的文章《DeepSeekR1理論...

生成式人工智能的應用需要構建堅實的數據基礎。而構建健壯的數據基礎、選擇最佳模型、優化訓練技術、部署策略及解決監控問題，是應用成功的關鍵。生成式人工智能（GenAI）正通過重塑創造力、內容及數據的管理方式，對商業世界產生深遠影響。對于組織來說，為了有效地利用這項技術，他們必須構建堅實的數據基礎，尤其是要確保數據的高質量。數據質量不佳可能導致偏見或產生誤導性的結果，因此實現數據清洗和預處理措施（例如消除...

在金融領域，評估投資績效的關鍵在于平衡風險與回報。Sharpe比率是評估風險與回報的重要指標，但存在局限性，需開發更穩健的金融績效指標。本文提出AlphaSharpe框架，利用大語言模型（LLMs）優化金融指標，提升風險收益評估。通過對美國15年歷史股票數據進行實驗，AlphaSharpe投資組合在風險調整和回撤調整表現上優于傳統策略，Sharpe比率提高71.04%，Calmar比率提高116.31%。論文地址：https:arxiv.orgpdf2502.00029v2摘要本文...

隨著LLM應用的廣泛普及，如何提高模型的推理效率并降低資源消耗成為了技術發展中的一大挑戰。Unsloth通過引入多個強化學習（RL）算法和最新的量化技術，顯著提高了LLM在推理和微調過程中的性能，并大幅降低了顯存消耗。DeepSeek的研究人員在用純強化學習（RL）訓練R1Zero時觀察到了一個“靈光一現”的時刻。模型學會了通過重新評估最初的思路來延長思考時間，而無需任何人工指導或預定義指令。Unsloth對整個GRPO過程進行了增強...

今天我們來講一講神經網絡的參數到底是如何更新的！我們先來看看如下神經網絡中的最后一個參數b3是怎樣進行更新的。后面的章節再來講w1w2w3b1b2是如何更新的。我們先假設w1w2w3b1b2參數均已得到最優解，分別如上圖中綠色數據所示。假設我們要擬合的曲線如下圖所示：我們先給b3賦一個默認的初始值0。假設最上面的綠色曲線是我們要擬合的真實曲線，最下面的綠色曲線是當前的預測曲線。我們先來求一個殘差平方和，即對于所有的輸入...

最近DeepseekR1大火，標題黨紛紛湊熱鬧，s1真的有這么牛嗎？下面，我們來解讀一下S1S1用了不到50美元，訓練出了媲美Deepseek的原因微調樣本量小，所需訓練資源少：構造微調樣本時，精心挑選了1000個問題，通過GeminiThinkingExperimental中提取這些問題的推理軌跡和答案。實驗中發現，隨機選擇、選擇具有最長推理軌跡的樣本或僅選擇最大多樣性的樣本，都會導致性能顯著下降。因此，使用59K個示例的完整數據池（s1K的超集）進行...

目前OfficeAI自帶以下大模型引擎，這些大模型引擎均面向個人用戶免費使用：Office插件WordAI插件,在打開文檔時,以插件形式在word或WPS中使用ExcelAI插件,在打開表格時使用一、word首先把officeAI插件【文末獲取】下載到電腦上，下載完成雙擊安裝插件。安裝完成后我們打開word，在word界面中就會多出一個officeAI的選項卡。點擊選項卡，點擊設置>大模型設置，打開本地部署開關，點擊APIKEY。在大模型下來菜單中選擇deepseek，模...