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大规模训练系列之技术挑战

0 前言本次分享是大规模训练技术系列的第一篇，主要包括两个部分： · 大规模训练技术的意义 · 大规模训练的技术挑战 1 大规模训练技术的意义 1.1 训练的精度极限

开源模型

ChatGPT等大模型实用的提问技巧

结构描述举例备注语境描述 Context 提供外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好的响应

大模型

全量免费的EMO模型上架通义APP，外媒称之为Sora之后最受期待的大模型之一

所有用户都可以在通义APP中打开EMO产品页面，在涵盖各类歌曲、热梗和表情包的80多个首批上线模板中任选一个，上传一张肖像照，即可让照片、绘画、“纸片人”、数字人乃至雕像开口说话唱歌，并随时分享或下载保存所生成的视频

EMO 阿里全民演唱

大模型训练为什么用A100不用4090

大模型训练需要多少算力？

大模型

被高估的Pika，被低估的多模态AI

多模态 AI 正处于爆发前夜。

大模型多模态

Chinese-LLM开源中文大语言模型合集

，语言模型基于 ChatGLM-6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共78亿参数。

大模型中文

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

相反，它侧重于精心制作可以指导预训练模型生成所需输出的输入提示或模板。

微调大模型

视频大模型训练相关词条解释

Sora是OpenAI公司发布的一款AI视频生成模型。

视频生成 sora 词条

大模型推理能力增强方法总结

以一个数学题为例：可以看到模型无法做出正确的回答。

推理能力大模型

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

7.提示词模板此目录包含用于 LoRA 微调 LLaMa 模型的提示的模板样式。

LLaMA

模拟ChatGPT流式数据——SSE最佳实践（附可运行案例）

为什么要这样传输，从使用场景上来说，ChatGPT 是一个基于深度学习的大型语言模型，处理自然语言需要大量的计算资源和时间，响应速度肯定比普通的读数据库要慢接口等待时间过长，显然不合适。

GPT

懒人福音！用AI生成会议纪要，让你的工作更高效！

此时老板让你整理会议纪要，怎么办？

会议纪要 AI工具

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

大模型对显卡资源的消耗是很大的。

大模型

真超越了GPT？国产大模型实用场景横评②

8月底，首批八款国产大模型完成备案，允许对公众开放：百度（文心一言）、抖音（云雀大模型）、智谱 AI（GLM 大模型）、中科院（紫东太初大模型）、百川智能（百川大模型）、商汤（日日新大模型）、MiniMax

大模型

耗时7天，终于把15种ControlNet模型搞明白了

ControlNet负责更好地“控制”这个“模型”或画面 Lora教程之前已经出了，感兴趣的朋友可以去翻看 ControlNet一共有15种模型，每种模型对应不同的采集方式，再对应不同的应用场景

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