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语言大模型100K上下文窗口的秘诀

由于n、d相关的二次复杂度，在巨型语料库上训练Vanilla Transformer，并且只在较大的上下文长度上训练是不可行的。

大模型

迄今为止，最强ChatGPT写论文技巧，总共6步，手把手告诉你！

这就是业内人常说的，训练ChatGPT。

chatgpt 提示词

大模型微调方法总结

但是随着预训练语言模型越来越大，这个范式存在以下问题： ● 当我们 finetune 大模型时，由于训练成本太高，不太可能重新训练所有模型参数 ● 以前的方法（论文发表于 2021 年）都或多或少有其它性能问题

开源模型

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

给定一个训练集，定义好评价指标，运行automatic prompt engineering框架之后，将自动得到能取得最佳效果的prompt。

prompt 大模型

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

训练方法：基于Llama-7B模型，采用Lora方法进行模型训练。

垂直领域大模型开源模型汇总

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

通过这张地图和路线，我们可以更轻松地训练生成模型，让它学习从噪声中生成出我们想要的数据。

Stable Diffusion DALL·E

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

训练数据以英文为主，不包含中韩日文，所有训练数据都是开源的，分词之后大约有1400B的tokens。

大模型

2万字大模型调研：横向对比文心一言、百川、Minimax、通义千问、讯飞星火、ChatGPT

、训练卡顿、无训练日志略 2023-9-27

大模型调研

大模型时代-行业落地的再思考

通用大模型指的是模型训练的时候是用了大量的通用数据的。

大模型

大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

那么对于如果要训练一个专家模型。

大模型人工智能

必读！RAG好用的3种Router

kNN路由器（kNN-Router）：kNN路由器使用句子变换器对训练查询进行编码，并根据余弦相似度找到与测试查询最接近的训练查询

RAG Router

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

它通过训练语料库来学习单词之间的语义和语法关系，将单词映射到高维空间中的稠密向量。

RAG Embedding

心理健康AI应用空白：LLM评估基准震撼出炉（附Prompt模板）

局限性语言特定训练的重要性和心理诊断及咨询场景的专门训练需求凸显了现有模型的局限性。

大模型心理

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

【优化目标：把loss变小】 · 输出训练好的模型对于强化学习而言，模型训练的 pipline 也是类似的，如图 4 所示。

Text2SQL RLHF

8个常用中文OCR数据集，附下载链接

该数据集由两部分构成：训练集、测试集。

OCR

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