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【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

与 Falcon 模型相比，Llama 2 的拥有 70 亿参数和 34 亿参数的模型在所有基准测试类别中均优于拥有 70 亿参数和 40 亿参数的 Falcon 模型。

大模型

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

明年应该会去到一个新的平台学习和干活，所以今年得好好总结一下之前的学习和想法。

LLM Agents

LangChain手册（Python版）11模块：提示模板

通常这不是简单的硬编码字符串，而是模板、一些示例和用户输入的组合。

大模型

开源语音大语言模型来了！阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio!

作为一种重要模态，语音提供了超越文本的多样且复杂的信号，如人声中的情感、语调和意图，自然声音中的火车汽笛、钟声和雷声，以及音乐中的旋律。

大模型语音

FaceSwapLab，截止2023年8月最好用的一键换脸工具

最近又有一款stable diffsion换脸插件横空出世，它叫FaceSwapLab，和roop相比，它有个最大的优点：可以上传多张照片（同一人）。

一键换脸

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

（2）在小规模数据上，进行指令微调和基于人类反馈的强化学习，更好地对齐最终任务和人类偏好。

大模型微调训练

开源大语言模型完整列表

ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM 相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。

开源模型大语言模型

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

在本文中,我们架起了推荐模型和LLM之间的鸿沟,将各自的优势融合以创建一个多功能和交互式的推荐系统。

大语言模型推荐

利用AI技术自动化爬取网页数据的利器——MLScraper

它利用机器学习和自然语言处理技术，能够自动解析网页并提取所需的信息。

MLScraper Python库

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

但是你没有时间和精力去阅读所有的书籍，而且有些书籍可能非常专业和深奥，你也未必能理解。

大模型从零开始

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

以下是它们的区别和使用场景： Prompt Engineering（提示工程）：Prompt Engineering是通过设计和优化输入的提示或指令，以引导模型生成特定类型的输出。

大模型

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

这个过程是基于向量空间中的距离度量，比如余弦相似度，确保检索出来的文本块与用户问题在语义上尽可能接近。

知识库 RAG检索增强

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

正确性和精度高。

知识库

Stable Diffusion

Stable Diffusion 生成卡通证件照

文章介绍了如何使用majicmixRealistic_v6模型和Lora模型cartoon_portrait_v1生成卡通证件照头像。文章提供了四个实操案例，包括正向和反向提示词、迭代步数、采样方法等参数设置，以及高分辨率修复的配置。

SD 证件照文生图

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

Qwen2 系列模型包括五个尺寸的模型（Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B），这些模型在中文和英文基础上增加了 27 种语言的高质量数据

qwen 千问开源

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