摘要:
这一章我们针对真实世界中工具调用的多个问题,介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案 阅读全文
这一章我们针对真实世界中工具调用的多个问题,介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案 阅读全文
posted @ 2024-05-23 08:10
风雨中的小七
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这一章我们针对真实世界中工具调用的多个问题,介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案 阅读全文
本章介绍金融领域大模型智能体,并梳理金融LLM相关资源。大模型智能体当前集中在个股交易决策场景,而使用大模型智能体最显著的优势在于对海量信息的高效处理,存储和信息联想。FinMEM和FinAgent 阅读全文
这一章我们重点讨论下如何注入某一类任务或能力的同时,尽可能不损失模型原有的通用指令理解能力。这里我们讨论两种方案,来尽可能降低通用能力的损失,一种数据方案,一种训练方案。 阅读全文
之前我们主要唠了RLHF训练相关的方案,这一章我们主要针对RLHF的样本构建阶段,引入机器标注来降低人工标注的成本。主要介绍两个方案:RLAIF,和IBM的SALMON 阅读全文
在Chain of Thought出来后,出现过许多的优化方案,这一章我们类比人类已有的思维方式,就抽象思维和发散思维这两个方向,聊聊step back和diversity prompt 阅读全文
这几章我们会针对经典RLHF算法存在的不稳定,成本高,效率低等问题聊聊新方案。第一章我们先说RLHF训练策略相关的方案,包括SLiC-HF,DPO,RRHF和RSO,他们之间有很多相似之处~ 阅读全文
这一章我们单独针对大模型的幻觉问题,从幻觉类型,幻觉来源,幻觉检测,幻觉缓解这四个方向进行整理。这里就不细说任意一种方法了,直接用脑图概览地看下整个大模型幻觉领域 阅读全文
当前RAG多数只让模型基于检索内容回答,其实限制了模型自身知识压缩形成的智能。既要事实性又要模型智能,需要最大化使用模型内化到参数中的信息,只在必要时调用外部知识,这里介绍前置和后置处理的几种方案~ 阅读全文
话接上文的召回多样性优化,这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架,这一章对应排序+重排环节。我们先对比下经典框架和RAG的异同,再分别介绍几种适用大模型的排序和重排方案~ 阅读全文
看完openai闭门会议对RAG又有些新的思考。这一章我们参考主流的搜索框架,结合新老论文,和langchain新功能聊聊RAG框架中召回多样性的优化方案,包括如何提高query多样性和索引多样性 阅读全文