从零理解 LLM 与 Agent

Workload agent that attests to SPIRE Server and issues SPIFFE workload identities to local processes.

Docker container for the new Datadog Cluster Agent

Zabbix agent with TLS encryption support

Development builds for the Datadog Agent

Java Agent for Kubernetes

TeamCity Build Agent

Jenkins Agent is a base image for Docker that includes Java and the Jenkins agent executable (agent.jar). This executable is an instance of the Jenkins Remoting library and enables distributed build capabilities for Jenkins controllers.

本文对国内外公司、科研机构等组织开源的 LLM 进行了全面的整理。 Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。 所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的

基于人类反馈的强化学习在LLM领域是如何运作的？ 为什么需要强化学习 指标无法衡量。在过去的nlp任务中，词性标注、机器翻译、语义判别等任务是nlp任务的主力军，然而这些任务基于规则的评估指标（如 BLEU 和 ROUGE）不能与在问答系统中人类想要的结果做对齐。 顺序决策是必要的。我们在寻求一个答

来源：中国人民大学 人工智能学院和信息学院 github地址：RUCAIBox/LLMSurvey 论文：A Survey of Large Language Models 时间：2023年3月31日 一、摘要 语言本质上是一个复杂、错综复杂的人类表达系统，受语法规则支配。开发用于理解和掌握语言的有