文章列表-AI魔法学院

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从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

数据集准备本文采用Stanford Alpaca中提供的alpaca_data.json指令数据集进行参数高效微调，但是在Alpaca-LoRA中提到该数据集存在一些噪声，因此，他们对该数据集做了清洗后得到了

大模型

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

公式中出现的上标、下标等各种数学格式也分的清清楚楚： Nougat 还能识别表格：扫描产生畸变的文本也能处理：不过，Nougat 生成的文档中不包含图片，如下面的柱状图：看到这

大模型

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

通过将不同的表达方式映射为统一标准形式，搜索引擎可以更加全面、精准地返回用户需要的数据。

ElasticSearch 智能搜索

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

由于LLM具有有限的上下文窗口长度，在处理当前任务时只能传递最相关的知识。

检索增强大模型

通往AGI之路：什么是结构化提示词

核心的落脚点在于有序，比如我们常见的文章目录结构，词典以及有排序属性的数据。

提示词结构化

职场及工作中常用的方法论总结

　　数据是进行数据分析最基础的要素，而数据仓库用于存储不同来源的数据。

工作

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

一、模型概述 OmniVision - 968M是一款由NexaAI研发的紧凑且高效的多模态模型，其参数规模小于10亿（968M），却具备强大的视觉和文本处理能力。

OmniVision -968M 多模态模型

基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

我每天需要处理大量的文章。

Kimi Chat 阅读

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

我们主要来讨论几种预训练过程中所用到的方法：数据源采样、数据预处理、模型结构。

大模型训练

郭德纲讲英语相声详细教程

或者可以选择付费跳过排队直接生成视频，最便宜的价格是48美元每月，提供30分钟的生成视频时间，目前还是比较贵的，大家可以根据自己的情况去选择套餐机遇都是留给有准备的人，抓住红利风口，或许下一个爆款就是你咯

数字人音视频

集成文字生成、抠图、图像融合等强大功能的comfyUI 插件 Allor Plugin

今天主要分享下 Allor Plugin 插件使用的技巧和一个报错的处理。

comfyui 插件绘画

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

相比于绝对位置编码，ALiBi的外推性更好，即虽然训练阶段的最大序列长度为2048，模型在推理过程中可以处理更长的序列。

大模型微调训练

AI产品经理视角：如何构建人工智能产品

您的数据注释者需要了解您的品牌和虚拟助理的“性格特征”，以创建与您的定位一致且一致的培训数据，在构建人工智能时，公司常常低估设计的重要性。

大模型产品经理

两天star量破千：OpenAI的Whisper被蒸馏后，语音识别数倍加速

不过，与能够处理多种语言的原始 Whisper 模型不同，Distil-Whisper 只能处理英文。

语音 HeyGen

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

o 通常像GPT-4这类大模型处理复杂的自然语言任务还行，但是当事情涉及到长期记忆或者需要推理一大堆数据时，它们就有点力不从心了。

MemGPT 大语言模型

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