核心要點速覽機器學習中的擴散模型是什么？擴散模型屬于生成模型（它們生成的數據與訓練數據相似）。擴散模型的運作遵循兩個簡單步驟：首先，通過逐步添加高斯噪聲來破壞訓練數據；而訓練過程則是通過逆向這個添加噪聲的過程來恢復數據。一個訓練良好的擴散模型能夠從隨機噪聲中生成我們想要的任何內容。如果把噪聲替換為嵌入空間，你可能就能理解其中的原理了。擴散模型的優勢擴散模型有4個主要優點，使其在基于文本的生成領域...

傳統的檢索增強生成（RAG）架構依賴于靜態檢索，這使得它們在處理需要順序信息搜索的復雜問題時，效果大打折扣。雖然智能推理和搜索提供了一種更具適應性的方法，但現有的大多數方法在很大程度上都依賴于提示工程。為了解決這一問題，本文介紹了RAGGym，這是一個統一的優化框架，它通過在每個搜索步驟進行細粒度的過程監督，來提升信息搜索智能體的性能。核心貢獻引入RAGGym，這是一個利用過程監督優化智能RAG的統一框架。提出R...

RAG增強技術分類來源：https:arxiv.orgabs2402.19473最近一項關于檢索增強生成（RAG）的調查總結了三種最新發展的范式：基礎RAG高級RAG模塊化RAGArepresentativeinstanceoftheRAGprocessappliedtoquestionanswering.Itmainlyconsistsof3steps.1)Indexing.Documentsaresplitintochunks,encodedintovectors,andstoredinavectordatabase.2)Retrieval.RetrievetheTopkchunksmostrelevanttothequestionbasedonsemanticsimilarity.3)G...

（MoBA）大語言模型長文本處理新解法：塊注意力混合在自然語言處理領域，高效處理長文本一直是個老大難問題。隨著大語言模型在閱讀、理解和生成文本方面的能力不斷提升，其處理輸入的核心——注意力機制，卻逐漸成了瓶頸。在典型的Transformer架構里，這種機制要把每個詞元（token）和其他所有詞元進行比較，這就導致計算成本會隨著序列長度的增加呈二次方增長。如今，我們把語言模型應用到長篇文檔、多章節書籍、法律文書或是...

原文鏈接：????https:arxiv.orgabs2501.19393????代碼鏈接：??https:github.comsimplescalings1???Testtimescaling是一種語言建模方法，它利用額外的測試時計算資源來提升性能，OpenAI的o1模型近期也證實了這一方法的有效性。本文旨在探尋實現Testtimescaling以及強大推理性能的最簡途徑。主要貢獻精心策劃小型數據集s1K：該數據集包含1000個問題，并配有推理過程，其構建基于難度、多樣性和質量這三個標準，且通...

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。1.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：fr...

VLLM是一款經過優化的推理引擎，在令牌生成速度和內存管理效率上表現出色，是大規模AI應用的理想之選。Ollama則是一個輕量級、易上手的框架，讓在本地電腦上運行開源大語言模型變得更加簡單。那么，這兩個框架該選哪一個呢？接下來，我們會從性能、易用性、適用場景、替代方案，以及詳細的安裝步驟等方面進行全面對比，幫助你做出更合適的選擇。一、VLLM和Ollama是什么？基礎知識解析在深入探討之前，我們先來了解一下這兩個框...

1.引言許多大語言模型成功的核心在于編碼器解碼器架構，這一框架在機器翻譯、文本摘要和對話式人工智能等任務中取得了突破性進展。編碼器解碼器架構的提出是為了解決序列到序列（Seq2Seq）問題，這在處理順序數據方面是一個重大突破。1.1數據處理的主要發展表格數據最初，人們專注于利用人工神經網絡（ANNs）來處理表格數據。通過增加網絡層數，這種方法逐漸演變為深度神經網絡（DNNs），從而增強了模型捕捉數據中復雜模式的能...

引言：數據選擇對于微調大型語言模型的重要性在當今的人工智能領域，大型語言模型（LLMs）的發展已經達到了令人矚目的高度，它們不僅能夠生成接近真實人類語言的文本，還能夠完成許多經典的自然語言處理（NLP）任務。這些模型如GPT和BERT等，通過在大規模數據集上進行預訓練，已經展示出了強大的語言理解和生成能力。然而，要使這些模型在特定的下游任務中達到最佳表現，僅僅依靠預訓練是不夠的，這就需要通過微調（finetuning...

一、引言在大語言模型（LLM）的蓬勃發展浪潮中，開源與閉源模型競相角逐。開源陣營的DeepSeek系列持續演進，DeepSeekV3重磅登場，其以671B的龐大總參數量和獨特創新設計，在性能上脫穎而出，成為研究焦點，有力推動了自然語言處理領域的發展進程，為開源模型在智能語言處理領域爭得重要席位。報告地址：??https:github.comdeepseekaiDeepSeekV3blobmainDeepSeekV3.pdf??項目地址：??https:github.comdeepseekaiDeepSeekV3...

一、O3究竟是什么？1.名稱由來為避免版權糾紛，OpenAI放棄了o2的命名，直接將其稱為o3。圖片2.編程能力在編程領域，o3取得了驚人的成績。在人類在線編程競技平臺codeforces上，o3模型的Elo得分達到2727分，排名第175位。在168076名全球參賽程序員中，o3擊敗了99.9%的程序員，超越了此前的GPT4o和o1等模型。這意味著o3在編程競技中已達到頂尖水平，甚至超越了許多大廠中眾多程序員的實力。要知道，字節跳動、騰訊、阿里等大廠都...

近日，ICLR2025評審結果揭曉，一篇論文脫穎而出，獲得了罕見的[10,10,10,10]滿分成績。這篇論文便是ControlNet作者張呂敏的新作ICLight。在平均分僅為4.76的ICLR會議中，滿分論文的出現無疑引起了學術界和業界的廣泛關注。論文標題：ScalingIntheWildTrainingforDiffusionbasedIlluminationHarmonizationandEditingbyImposingConsistentLightTransport論文鏈接：https:openreview.netpdfidu1cQYxRI1H項目成果展示在向ICLR投稿前...

引言：探索數據有效學習的新視角在人工智能領域，預訓練大型基礎模型已成為提升模型性能和泛化能力的標準做法。然而，隨著研究的深入，傳統觀念受到質疑：更多的預訓練數據是否總能帶來更好的模型性能？為了探索這一問題，研究者們提出了數據有效學習（dataeffectivelearning）的概念，旨在通過優化樣本選擇來提高模型性能，即使在樣本數量較少的情況下也能取得出色的效果。本文將重點介紹一種新的數據有效學習方法——最優化數...

引言：探索精確學習的重要性在少樣本學習領域，如何使模型從有限的數據中學習到精確且具有泛化能力的知識，是一個挑戰也是研究的熱點。傳統的元學習方法，如模型無關的元學習（MAML）及其變體，雖然在快速適應新任務方面表現出色，但仍存在一些問題，如模型傾向于學習簡單的、直接的特征（如顏色、背景等），這些特征在元訓練階段足以區分極少數的類別，但卻不利于模型的泛化能力。為了解決這一問題，本文提出了“精確學習”的...

研究背景?研究問題：這篇文章要解決的問題是如何在大規模推理模型（LRM）中實現開放式推理，特別是在沒有明確標準和難以量化的獎勵的情況下。具體來說，研究了如何使o1模型能夠有效地泛化到沒有明確標準的更廣泛領域。?研究難點：該問題的研究難點包括：在沒有明確標準的情況下進行推理，獎勵的量化挑戰，以及如何在復雜現實世界問題解決任務中優化模型的性能。?相關工作：該問題的研究相關工作包括OpenAI的o1模型，它在AIME...

1引言共指消解（CR）是文本理解的一個基本任務。盡管LLMs在廣泛的NLP任務上取得了巨大進展，但它們在CR上的表現相對不盡人意，甚至在指稱檢測上也面臨困難。通過廣泛分析，Gan等人（2024）的工作已經確定，在典型的CR設置中，由于基于跨度的輸出格式不適合LLMs，因此低估了LLMs出色的指稱理解能力。他們建議調整CR數據集和任務指標，以支持LLMs的評估。沿著這些思路，我們創建了IdentifyMe基準測試，用于MCQ格式的指稱消解，這...

研究背景這篇文章研究了商業微調API在將新知識注入大型語言模型（LLMs）和更新現有知識方面的效果。盡管OpenAI和Google等提供商提供的商業LLMs微調API具有靈活的應用適應性，但其有效性尚不清楚。該問題的研究難點包括：微調方法的不透明性、缺乏統一的基準評估、用戶對超參數優化的限制以及模型在處理新知識和更新知識時的泛化能力有限。相關工作：該問題的研究相關工作包括監督微調、強化學習從人類反饋、檢索增強生成等方法...

在人工智能的浪潮中，大型語言模型憑借其強大的對話理解和生成能力，引領了智能對話技術的潮流。企業和個人對于私有化智能服務的需求日益增長，將這樣的大模型部署為專屬服務顯得尤為重要。今天，讓我們一起探索如何將大模型私有化部署，構建你的智能助手。1.環境準備首先確保你有一套滿足硬件要求的服務器或云環境，通常需要有一塊性能良好的GPU，足夠的內存和存儲空間來容納模型和運行日志。此外，選擇合適的操作系統（如Ubun...

本文提出了一種名為“HypotheticalMinds”的模型，該模型結合了大語言模型和多智能體強化學習，通過在自然語言處理的框架下生成、評估和細化關于其他智能體策略的假設，來提高智能體在多智能體環境中的表現。該模型在多種競爭性、合作性和混合動機的多智能體環境中均顯示出優越的性能，特別是在處理隱藏信息和策略推理方面。HypotheticalMinds模型簡介1.模型架構與組件HypotheticalMinds模型是一個基于大型語言模型（LLM）的自...

在深度神經網絡的訓練過程中，全量化訓練（FullyQuantizedTraining,FQT）通過將激活值、權重和梯度量化到較低的精度，顯著加速了訓練過程。隨著對訓練數值精度的不斷壓縮，一個自然而然的問題浮現出來：全量化訓練的極限是什么？即，能夠實現的最低位寬是多少？理想情況下，如果能將位寬壓縮到1位，訓練將可以通過二進制操作實現，這不僅能極大簡化硬件設計，還可能在保持訓練質量的前提下，實現極致的計算效率。本文首次嘗試將...