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RWKV-5是一种可以并行训练的RNN网络，相较于基于Transformer的模型，它具有更低的自回归解码复杂度。本文将从多个角度详细解析RWKV-5模型，帮助读者更好地理解该模型的原理和应用 一、RWKV-5模型的背景和意义1.1 Transformer模型的挑战 [1] 1.2 RWKV-5模型的优势 [1] 二、RWKV-5模型的核心思想2.1 注意力机制和循环神经网络的核心思想 [1] 2.2 RWKV-5模型中的AFT注意力机制 [1] 三、RWKV-5模型的架构和设计3.1 RWKV-5的整体架构 [1] 3.2 RWKV-5的位置编码设计 [1] 四、RWKV-5模型的应用领域 结语：通过对RWKV-5模型的详细解析，我们了解到它是一种可以并行训练的RNN网络，相较于基于Transformer的模型具有更低的自回归解码复杂度。RWKV-5模型的核心思想是将循环神经网络和AFT注意力机制相结合，通过张量积建模相互作用，提高了模型的表达能力。该模型在大语言模型的自回归解码推理中具有广泛的应用前景。 参考文献：[1] 小白视角解读RWKV论文模型 – 知乎[2] RWKV的RNN CNN二象性 – 知乎 Learn [...]

大家好，今天我要向你们介绍一个在人工智能领域中备受瞩目的明星——Zephyr-7B-β，这是一款性能高超的大型语言模型（LLM）。它的出现不仅改变了我们对AI的认知，更为我们的日常生活带来了无尽的可能。 Zephyr-7B-β是Zephyr系列的第二个模型，是基于Mistralai/Mistral-7B-v0.1并使用直接偏好优化（DPO）在公开可用的合成数据集上进行训练的微调版本。这款模型在发布时，在MT-Bench和AlpacaEval基准上的表现已经超越了许多其他同类产品，堪称7B类的聊天模型中的佼佼者。 Zephyr-7B-β：小巧却强大 虽然Zephyr-7B-β在模型大小上只有7B参数类似GPT的模型，但它在公开可用的合成数据集上进行微调后的性能却令人惊叹。特别是在MT-Bench的多个类别上，与Llama2-Chat-70B等较大的开放模型相比，Zephyr-7B-β具有较强的性能。 然而，无论任何事物都不可能完美，对于更复杂的任务，如编码和数学等，Zephyr-7B-β的表现仍有待提升。它在这些方面的表现暂时无法与更专业的模型相比，但我们相信，随着研究的深入，这种差距会逐步缩小。 Zephyr-7B-β：更多的可能性 Zephyr-7B-β最初是在经过过滤和预处理的UltraChat数据集上进行微调的，这个数据集包含了由ChatGPT生成的各种合成对话。随后，我们在openbmb/UltraFeedback数据集上进一步将模型与TRL的DPOTrainer对齐。这个数据集包含了按GPT-4排名的64k个提示和模型完成情况。 这就意味着，Zephyr-7B-β可以用于聊天，你可以查看我们的演示来测试其功能。同时，这款模型的代码已经在GitHub上开放，对于有兴趣的同学，可以自行下载研究。 Zephyr-7B-β：未来的挑战 然而，我们也需要看到，尽管Zephyr-7B-β的表现在许多方面都非常出色，但它也存在一些问题。例如，它尚未通过RLHF等技术与人类偏好保持一致，也未通过ChatGPT等响应的循环过滤进行部署，因此该模型可能会产生有问题的输出，特别是在提示时。 此外，尽管我们知道用于训练Zephyr-7B-β的数据集主要包含了由ChatGPT生成的各种合成对话，但我们仍然不清楚用于训练基本模型（mistralai/Mistral-7B-v0.1）的语料库的大小和组成。这些问题都是我们在未来需要解决的挑战。 Zephyr-7B-β的出现，无疑为我们展示了大型语言模型的强大潜力。通过不断的研究和改进，我们有理由相信，未来的Zephyr系列将会带给我们更多的惊喜～ [...]

大家好，今天我要给大家分享的是关于神奇的Zephyr-7B模型和Lora训练的故事。这是一次跨越三大洲的合作，让我们一起探索这个令人兴奋的AI世界。 Zephyr：直接蒸馏语言模型对齐 在 AI 的世界中，出现了一款名为 Zephyr-7B 的模型，它的出现可谓是一次划时代的突破。那么，Zephyr-7B 是如何诞生的呢？ 几个月之前，一个位于巴黎的团队发布了他们的第一个模型：Mistral 7B。这个模型虽然体积小巧，但性能强大，在基准测试中超过了所有同类模型，更令人振奋的是，这是一个开源项目。 然后，Hugging Face H4团队的两名成员在一次小聚中，讨论了使用斯坦福大学新发表的 DPO 方法对 Mistral 7B 这个模型进行微调的可能性。他们在 HF hub 上找到了一些公开的数据集，包括由面壁智能和清华大学 NLP 共同支持的 OpenBMB 开源的两个大规模、高质量的微调数据集：UltraFeedback 和 UltraChat。 UltraFeedback 是一个大规模、多样化、细粒度 的偏好数据集。UltraChat [...]

神经辐射场 （NeRF） 方法已被证明是 3D 场景的紧凑、高质量和多功能表示，并支持编辑、检索、导航等下游任务。各种神经架构都在争夺NeRF的核心结构，包括普通的多层感知器（MLP）、稀疏张量、低秩张量、哈希表及其组成。这些表示形式中的每一种都有其特定的权衡。例如，基于哈希表的表示允许更快的训练和渲染，但它们缺乏明确的几何含义，阻碍了下游任务，如空间关系感知编辑。在本文中，我们提出了渐进式体积蒸馏（PVD），这是一种系统的蒸馏方法，允许不同架构之间的任意转换，包括MLP、稀疏或低秩张量、哈希表及其组成。因此，PVD 使下游应用程序能够以事后方式对手头的任务进行最佳调整神经表示。转换速度很快，因为蒸馏是在不同级别的体积表示上逐步进行的，从浅到深。我们还采用了特殊的密度处理来处理其特定的数值不稳定问题。在NeRF-Synthetic、LLFF和TanksAndTemples数据集上验证了我们的方法。例如，使用 PVD，可以从基于哈希表的 Instant-NGP 模型中提炼出基于 MLP 的 NeRF 模型，其速度比从头开始训练原始 NeRF 快 10 倍~20 倍，同时实现卓越的合成质量水平。代码可在 https://github.com/megvii-research/AAAI2023-PVD 上获得。 Key Points Related Work Method Result Conclusion [...]

最近在表示学习领域的研究表明，层次数据在双曲空间中可以得到低维且高度信息丰富的表示。 然而，尽管在图像识别中双曲嵌入已经引起了人们的关注，但它们的优化仍然容易受到数值障碍的影响。 此外，与传统欧氏特征相比，尚不清楚哪些应用最有可能从双曲性所施加的隐式偏差中受益。 在本文中，我们关注原型双曲神经网络。 特别地，高维空间中双曲嵌入趋向于收敛到Poincaré球体的边界，以及这对少样本分类的影响。 我们发现，在公共双曲半径下的双曲嵌入可以获得最佳少样本结果。 与之前的基准结果相比，我们证明了使用欧氏度量的固定半径编码器可以实现更好的性能，而不管嵌入维数如何。 [...]

大规模语言模型（LLM）的涌现出的少量样本推理能力近年来激发了自然语言和机器学习社区的兴趣。尽管有众多的成功应用，但这种上下文能力的潜在机制仍然尚不清楚。在这项工作中，我们假设在推理过程中，所学语言标记的 \\textit{语义} 承担了最繁重的工作。与人类的符号推理过程不同，LLM的语义表示可以在标记之间建立强烈的联系，从而组成一个肤浅的逻辑链。为了测试我们的假设，我们从语言推理过程中解耦语义，并评估三种推理能力，即演绎、归纳和溯因。我们的发现揭示了语义在LLM的上下文推理中起着关键作用 — 当语义与常识一致时，LLM的表现要好得多，但利用上下文新知识在解决符号或反常识推理任务方面却很困难。这些惊人的观察质疑现代LLM是否已经掌握了与人类智能相同的归纳、演绎和溯因推理能力，并激励研究揭示黑盒LLM中存在的魔力。总的来说，我们的分析为语义在开发和评估语言模型推理能力中的作用提供了一个新的视角。代码可在 https://github.com/XiaojuanTang/ICSR 获取。 Introduction Related Works Task Definitions Semantics Matter in LLMs’ memorizing Conclusion and Discussion [...]