本文提供从头开始构建 Llama 3 模型的完整架构并对自定义数据集执行训练和推理的分步指南。 读完这篇文章后您将获得什么成果？ 先决条件 现在我们知道了我们想要实现的目标，让我们开始一步一步构建一切。 步骤 1：输入块 如上图的 Llama 3 架构图所示，输入块有 3 个组件：文本/提示、标记器和嵌入。 输入块内的组件如何工作？有一句流行的说法“一图胜千言”，让我们查看下面的流程图来了解输入块内的工作流程。 让我们对输入块进行编码： 步骤 2：解码器块 如果您查看上面的架构图，解码器块由以下子组件组成。 让我们…

作者：王一凡，英特尔边缘计算创新大使 1.1 Phi-3-mini模型简介 2024年4月23日，微软研究院公布Phi-3系列AI大模型，包含三个版本：mini(3.8B参数)、**all(7B参数)以及medium(14B参数)。phi-3-mini是一个拥有3.8B参数规模的模型，其训练数据集基于Phi-2所使用数据集的扩大版本，由大量过滤后的网络数据和合成数据组成，经过3.3T tokens的训练，表现可以与Mixtral 8x7B和GPT-3.5等模型相媲美（例如，phi-3-mini在MMLU测…

1. 简介 Hugging Face是一个大型开源社区，它迅速成为自然语言处理 (NLP)、自动语音识别 (ASR) 和计算机视觉 (CV) 领域的预训练深度学习模型的诱人中心。 Optimum Intel提供了一个简单的界面来优化 Transformer 模型并将其转换为OpenVINO™中间表示 (IR) 格式，以使用 OpenVINO™ 运行时加速英特尔® 架构上的端到端管道。 情感分类（sentimental classification）是流行的 NLP 任务之一，是识别文本中的观点并将其标记为正面或负面…

寻找股票进行投资可能是一个漫长而乏味的过程。如果我们同时使用 AI 和 Python 来创建一个可以加快这一过程的程序会怎么样？在这篇博文中，我将探讨如何使用finvizfinance Python 库来查找“被低估”的股票。然后，我将介绍一种使用 FinBERT（一种预先训练的 NLP 模型）进行情绪分析的方法——可以对这些“被低估”的股票进行分析。 准备工作 首先，我们需要安装所需的库并导入它们。finviz.com是一个提供各种股票分析工具的网站，例如免费的股票筛选器 – 在这里，导入 finviz…

大型语言模型 (LLM) 彻底改变了我们从大量文本数据中提取信息和观点的方式。在财务分析领域，LLM 应用程序旨在帮助分析师回答有关公司业绩、收益报告和市场趋势的复杂问题。其中一个应用涉及使用检索增强生成 (RAG) 管道来促进从财务报表和其他来源提取信息。 设想这样一个场景：一位财务分析师想要了解某公司第二季度财报电话会议的关键要点，特别是该公司正在构建的技术护城河。这类问题超出了简单的查找范围，需要更复杂的方法。这就是 LLM 代理的概念发挥作用的地方。 什么是代理？ 根据 Llama-Index 的说法，“代…

在快速发展的金融市场中，准确的股价预测就像是圣杯。随着我们寻求更复杂的技术来解释市场趋势，机器学习成为了希望的灯塔。在各种机器学习模型中，长短期记忆 (LSTM) 网络引起了广泛关注。当与注意力机制相结合时，这些模型会变得更加强大，尤其是在分析股票价格等时间序列数据时。本文深入探讨了 LSTM 网络与 Attention 机制相结合，利用雅虎财经 ( yfinance ) 的数据预测苹果公司 ( AAPL ) 股价接下来的走势。 了解金融建模中的 LSTM 和 Attention 机制 LSTM 网络基础知识 LS…

有没有想过在树莓派（Raspberry Pi）设备上运行自己的大型语言模型 (LLM) 或视觉语言模型 (VLM)？你可能想过，但一想到要从头开始设置，必须管理环境，下载正确的模型权重，以及对设备是否能处理该模型的挥之不去的疑虑，你可能会犹豫不决。 目前，边缘的 LLM 似乎还遥不可及。但随着时间的推移，这种特定的用例应该会逐渐成熟，我们肯定会看到一些很酷的边缘解决方案被部署，并在边缘设备上运行全本地生成 AI 解决方案。 树莓派（Raspberry Pi）介绍 Raspberry Pi 是一系列低成本、单板计算机…

您是否已经掌握了通过多次迭代、改进和批评第一个版本来从 ChatGPT 中获取高质量文本的方法？如果您需要反复解决类似的任务，而又没有时间阅读大量版本并对其进行批评，该怎么办？如果您想与尚未学会有效“指导”人工智能的同事分享您的提示，该怎么办？ 让我们探索一下在上述情况下如何为大型语言模型 (LLM) 创建指令： 我们进行了实验来比较零样本提示词的几个版本，以以下问题为例：会议记录分析和基于标准的评估。 1. 学习提示 让我们来看看一个旨在分析会议记录的提示，根据特定标准提供评估，以及改进建议。此类任务可以极大地帮…

我们与技术互动的方式在不断发展。最近最令人兴奋的进步之一是人工智能 (AI) 领域，机器经过训练可以像人类一样思考、学习，甚至交流。在生成人工智能等领域的无数发展中，有一种微妙的艺术正在日益受到重视：提示词工程（Prompt Engineering）。 想象一下与一台机器对话，您提供提示词，它会以相关信息或操作进行响应。这就是提示词工程的本质。这是关于制定正确的问题或指令来指导人工智能模型，特别是大型语言模型（LLM），以产生期望的结果。无论您是对最新人工智能感到好奇的技术爱好者，还是希望利用语言模型的力量的专业人…

Meta 推出 Llama3 也有一小段时间了。Llama3 包含 8B 和 70B 两种参数规模，涵盖预训练和指令调优的变体。Llama 3 支持多种商业和研究用途，并已在多个行业标准测试中展示了其卓越的性能（关于Llama3的具体介绍可以参考本站另外一篇博文：尝鲜 Meta Llama 3）。和以往的原始 Llama 模型一样，Llama 3 对中文的支持效果欠佳，经常会出现你用中文提问，它用英文或中文+英文回复的现象。 例如当我问它：”你是谁？“，会得到如下的回答： 然后让它”介绍一下中国的首都北京“，则会得…