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大模型训练工程那些事

从而进一步指导实验管理、数据管线、算力规划、效果评估、训练框架、模型设计等。

训练工程大模型

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

现状推荐系统推荐系统发展了这么多年，只要是做过推荐系统的下面的架构大家已经耳熟能详了。

大模型

《嬛嬛朕emo啦》但马斯克！阿里这项技术开放试玩

通过使用这些弱条件，EMO框架能够在保持角色身份一致性的同时，生成具有丰富表情和自然头部运动的视频，从而在表达性和逼真度方面取得更好的效果。

音频阿里

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

但在提升回答的准确度方面，该方案存在一些致命的缺陷，通过分解Langchain的架构，我们可以看到（图2）：图2: Langchain + Vectorstore + LLMs 首先，在第2步

大模型

基于Ollama本地部署Llama3指南！

模型架构 Llama 3 是一个自回归语言模型（an auto-regressive language），它使用优化的 transformer 架构。

LLama3 ollama

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

在进入训练细节的讲解之前，让我们首先了解是什么让这个框架比其他框架更高效。

开源模型

关于GPT-4在变笨，有人写了篇论文证实了这一点

后者则是逐渐变成了一个Twitter热门传说，大家讨论它的热情堪比对GPT4模型结构的全力揣测，以至于OpenAI的产品副总裁都公开说，不！

大模型

24年首篇离奇论文：加点噪声，RAG效果翻倍？

论文方法方法描述本文介绍了使用RAG（Retrieve and Generate）框架来解决开放域问答问题的方法。

RAG 检索增强

惊艳！2.77亿参数锻造出Agent+GPT-4V模型组合，领航AI领航机器人、游戏、医疗革新，通用智能时代你准备好了吗？

这个框架利用深度学习和多模态输入（如文本、图像和动作）来训练一个智能体，使其能够在不同的环境中执行任务。

Agent+GPT-4V 大模型

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

（看看下面这张信息高度浓缩的“上下文工程”框架图，是不是非常清晰？）

上下文工程 AI

最新最全的开源中文大语言模型列表

ChatRWKV：地址：https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV 简介：开源了一系列基于RWKV架构的Chat模型（包括英文和中文

大模型

如何最简单、通俗地理解Transformer？

Transformer 架构内部应用的注意力称为自注意力（self-attention）。

Transformer 大模型

万字长文-大语言模型指令调优综述

指令的作用是约束模型的输出，使其符合预期的响应特征或领域知识，为人类干预模型的行为提供一个通道；(3) IT 具有计算效率，可以帮助 LLMs快速适应特定领域，而无需大量的再训练或架构更改。

大语言模型

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

meta-llama/Llama-2-7b-hf meta-llama/Llama-2-13b-hf meta-llama/Llama-2-70b-hf 输入：仅输入文本输出：仅生成文本模型架构

开源模型

震撼科技界：清华大学与智谱AI联手，引领中文长文智能写作新纪元！

这一进步得益于创新的数据构建技术、独到的模型训练方法以及严谨的评估流程，为AI在长篇文本创作领域的应用开辟了新天地。

写作长文本

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