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大模型时代-行业落地的再思考

我是很反对这个做法的，大模型（foundation model其实是更准确的说法）的过人之处不是因为参数量大，而是因为通用（跨领域的通用）以及追求通用的过程中涌现出来的能力，完全用领域数据只是之前模型训练方法的改变

大模型

大模型与游戏结合的一个思路

该篇文章写于2019年，当时还没有ChatGPT这样的大模型，所以那时的思路主要是让游戏能够根据玩家水平的逐步提高，游戏的难度也相应提高，使得玩家始终有一种棋逢对手的感觉，从而增加游戏的可玩性，即笔者在文章中所说的

人工智能游戏

大模型检索增强生成RAG的优化

RAG工作流程（with memory）从RAG的工作流程看，能优化的模块有：文档块切分、文本嵌入模型、提示工程优化、大模型迭代。

RAG 检索增强大模型

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

奖励（reward）模型训练首先要声明的是，在强化学习阶段，用到的reward model和critic model都使用同一个模型初始化，因此在训练reward模型的过程中，也是在训练critic

训练

对于大模型RAG技术的一些思考

用户问题转换为向量 · 匹配用户问题向量和向量库中各文本块向量的相关度 · 将最相关的Top 5文本块和问题拼接起来，形成Prompt输入给大模型 · 将大模型的答案返回给用户

RAG 大模型

大模型在金融行业的应用场景

本文整理了国内外大模型在金融行业的应用场景，内容不够详实，仅供参考。

大模型金融应用

生成式AI与大语言模型的区别

如果它们听起来像是可比的，可能更像是生成模型人工智能对大型模型人工智能，或者可能是生成式语言模型对大型语言模型。

生成式AI 大语言模型区别

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

虽然国内大厂在紧追不舍，但目前绝大多数都还在实行内测机制，大概率是不会广泛开放的（毕竟，各大厂还是主盯ToB、ToG市场的，从华为在WAIC的汇报就可以看出）。

垂直领域大模型开源模型汇总

微软最新模型Phi-3 Mini开源登场！小模型，大未来！!

这个模型在多项性能测试中均比之前公认的顶尖小型AI模型 Llama-3 8B 更加出色，成为了新的领头羊。

Phi-3 Mini 人工智能

如何下载及使用通义千问7B开源大模型

阿里云开源通义千问70亿参数模型，包括通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat，两款模型均已上线ModelScope魔搭社区，开源、免费、可商用，欢迎大家来体验。

通义千问

字节推出开源绘画大模型SDXL-Lightning，秒级出图

例如，大模型AI绘画技术。

sdxl 字节绘画

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

论文摘要大型多模态模型（LMMs）通过多感官技能，如视觉理解，来扩展大型语言模型（LLMs），以实现更强的通用智能（注意 LMMs 与 LLMs的区别）。

多模态大模型 GPT-4V 文生图

智谱AI大模型ChatGLM3-6B更新，快來部署体验

ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。

ChatGLM3-6B 开源模型

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

微软如何解决这个问题在微软的Build会议中，他们在向量搜索不够用[5]这个主题中，阐述了他们的产品如何将较少的上下文感知的大型语言模型与向量搜索结合起来，以创造更具吸引力的体验。

大模型

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

这进一步意味着信息精度的责任方在转移，过去是搜索引擎负责从已有内容中尽可能过滤出有价值的信息，而如果这套机制失灵，那就变成大模型在信息生成的同时需要扮演信息质量保证者的角色。

大模型

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