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元象首个 MoE 大模型开源:无条件免费商用、4.2B 激活参数

元象发布XVERSE-MoE-A4.2B大模型 ,采用业界最前沿的混合专家模型架构(Mixture of Experts),激活参数4.2B,效果即可媲美13B模型。 该模型全开源,无条件免费商用,让海量中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用,推动低成本部署。 下载XVERSE-MoE-A4.2B大模型 Hugging Face:https://huggingface.co/xverse/XVERSE-MoE-A4.2B ModelScope魔搭:https://modelscope.cn/models/xverse/XVERSE-MoE-A4.2B Github:https://github.com/xverse-ai/XVERSE-MoE-A4.2B XVERSE-MoE-A4.2B两大优势: 极致压缩:用相同语料训练2.7万亿token,元象MoE实际激活参数量4.2B,效果“跳级”超越XVERSE-13B-2,仅用30%计算量,并减少50%训练时间。 超凡性能:在多个权威评测中,元象MoE效果大幅超越新晋业界顶流谷歌Gemma-7B和Mistral-7B、M...

何时应用 RAG 与微调

充分发挥 LLM 的潜力需要在检索增强生成(RAG)和微调之间选择正确的技术。 让我们来看看何时对 LLM、较小的模型和预训练模型使用 RAG 与微调。我们将介绍: LLM 和 RAG 的简要背景 RAG 相对于微调 LLM 的优势 何时针对不同模型大小对 RAG 进行微调 对预训练模型使用 RAG 和微调 RAG 和微调的金融服务示例 实际考虑和建议 LLM 和 RAG 背景 大型语言模型利用一种称为预训练的技术,对互联网、代码、社交媒体和书籍等大量文本数据集进行预训练。这使他们能够生成文本、回答问题、翻译语言等,而无需任何特定于任务的数据。然而,他们的知识仍然有限。 检索增强生成 (RAG) 通过在生成文本之前从数据库中检索相关知识作为上下文来增强 LLMs。例如,财务顾问 LLM 可以在提出财务建议之前检索客户的投资历史和概况。 检索增强结合了 LLMs 理解语言的能力与特定领域数据库中相关知识的优势。与普通的 LLMs 相比,这使得 RAG 系统知识更丰富、更一致、更安全。 RAG 相对于微调 LLM 的优势 微调通过针对特定领域的数据进行训练,使预训练的 LLM 适应特定...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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