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如何评估大语言模型

大家可以使用 Hugging Face Space 上的 Evaluation on the Hub 应用在零样本分类任务上评估大语言模型啦! 零样本评估是研究人员衡量大语言模型性能的一种流行方法。因为大语言模型已经在训练过程中 显示 出了对无标注数据的学习能力。反向缩放奖 是近期社区的一项工作,通过在各种尺寸和结构的模型上进行大规模零样本评估,以发现哪些大模型的表现比小模型还差。 在 Hub 上零样本评估语言模型 Evaluation on the Hub 无需编写代码即可帮助你评估 Hub 上的任何模型,这个能力是由 AutoTrain 赋予的。现在,Hub 上的任何因果语言模型都可以以零样本的方式进行评估。零样本评估会度量训得的模型生成一组特定补全词的可能性,且不需要任何标注训练数据,这使得研究人员可以跳过昂贵的标注工作。 我们已经为该项目升级了 AutoTrain 基础设施,使之可以免费评估大模型🤯!用户弄清楚如何自己编写可用于 GPU 执行的评估再运行该代码去评估大模型既昂贵又耗时。例如,一个具有 660 亿参数的语言模型可能仅加载和编译就需要 35 分钟,这使得大模型的评...

一文详解扩散模型:DDPM

作者:京东零售 刘岩 扩散模型讲解 前沿 人工智能生成内容(AI Generated Content,AIGC)近年来成为了非常前沿的一个研究方向,生成模型目前有四个流派,分别是生成对抗网络(Generative Adversarial Models,GAN),变分自编码器(Variance Auto-Encoder,VAE),标准化流模型(Normalization Flow, NF)以及这里要介绍的扩散模型(Diffusion Models,DM)。扩散模型是受到热力学中的一个分支,它的思想来源是非平衡热力学(Non-equilibrium thermodynamics)。扩散模型的算法理论基础是通过变分推断(Variational Inference)训练参数化的马尔可夫链(Markov Chain),它在许多任务上展现了超过GAN等其它生成模型的效果,例如最近非常火热的OpenAI的DALL-E 2,Stability.ai的Stable Diffusion等。这些效果惊艳的模型扩散模型的理论基础便是我们这里要介绍的提出扩散模型的文章[1]和非常重要的DDPM[2],扩散模型的...

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