LLM Augmented LLMs
LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。，LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下
工具简介与核心定位
需求人群 适用于需要对语言模型进行扩展和增强的编程任务 使用场景 在代码生成和解释任务中，将PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强 在低资源语言上训练的较小模型进行增强，结果绝对改善了高达13%的翻译任务 适用于需要对语言模型进行扩展和增强的编程任务 产品特色 通过重用现有LLMs和少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模 保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力 适用于不同的领域和设置
ADK 综合性能评测
核心特色与功能亮点 (Key Features)
典型应用场景与适用行业
核心能力
官方新手上手实操教程指南
1-STEP TUTORIAL准备训练数据并上传到LLM Augmented LLMs平台；2. 选择预训练模型和训练参数；3. 启动训练任务并监控进度；4. 评估模型效果，导出或部署使用。
1. 准备训练数据并上传到LLM Augmented LLMs平台；2. 选择预训练模型和训练参数；3. 启动训练任务并监控进度；4. 评估模型效果，导出或部署使用。
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关于 LLM Augmented LLMs 的常见问题
LLM Augmented LLMs通常提供免费试用或免费基础版本，高级功能和更大使用量需要付费订阅。具体价格方案请以官网最新信息为准。
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LLM Augmented LLMs适合对训练模型有需求的人群使用，包括个人用户、自由职业者、中小企业以及大型企业的相关部门。具体适用场景因产品定位而异。
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