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必看！阿里通义千问完整技术报告

摘要大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了人工智能领域，使得以前被认为是人类专属的自然语言处理任务成为实现可能。

大型语言模型报告

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

随着各厂商相继发布大型模型，排行榜变化频繁，新旧交替，呈现出一片繁荣景象。

开源模型

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

语言模型又是如何根据奖励做更新的？

PPO 大模型源码解读

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

另一方面,大型语言模型(LLM)代表了人工通用智能的重大进步,展示了在指令理解、常识推理和人机交互方面的卓越能力。

大语言模型推荐

大模型中的Top-k、Top-p、Temperature详细含义及解释

Top-k & Top-p 选择输出标记的方法是使用语言模型生成文本的一个关键概念。

大模型

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

字节的众多头条作者和抖音创作者们，为其提供了大量的训练材料。

sdxl 字节绘画

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

基于大模型的RAG应用，我们用到的数据库类型还是挺多的，主要有以下三种： · 向量（Vector）数据库

大模型 PostgreSQL

超越巨头：Zephyr-7B领跑7B级大模型竞赛，开源且笔记本可运行

引言在AI界的大语言模型（LLM）竞赛中，Zephyr-7B作为Hugging Face H4团队的最新力作，展现了令人瞩目的技术突破。

大语言模型开源模型

大模型时代-行业落地的再思考

写在前面大家好，目前大模型落地是大家特别关心的问题，之前我也对垂直领域大模型的做了一些思考并对领域开源模型进行汇总。

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

中国AI大模型，应该如何商业化

比如OpenAI的语言模型GPT-3，成本接近500万美元，也就是人民币4000万左右。

大模型 AI

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

出自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624589622 一直都特别好奇大模型的强化学习微调是怎么做的，网上虽然相关文章不少，但找到的文章都是浅尝辄止说到用PPO训练，再细致深入的就没有讲了

训练

对于大模型RAG技术的一些思考

内部知识的特殊性大模型或者句向量在训练时，使用的语料都是较为通用的语料。

RAG 大模型

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