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性能超出预期！神秘的国产大模型 Kimi 开放 API

超长上下文 Kimi 的对话历史记录可以容纳 20 万字，亲测有效。

Kimi Chat 大模型 API

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

此外，还需要考虑如何处理模型的权重衰减、学习率调整等问题，以提高训练的效率和稳定性。

大模型

AI数字人：重构人货场的新力量

优化货场的运营效率 AI数字人还可以优化货场的运营效率。

数字人 AI 商业

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

基于latent的扩散模型的优势在于计算效率更高效，因为图像的latent空间要比图像pixel空间要小，这也是SD的核心优势。

StableDiffusion 文生图

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

此时不涉及卡间的通信，因此GPU的计算效率为100%。

开源模型

必看！阿里通义千问完整技术报告

2.2 TOKENIZATION 词汇表的设计显著影响训练效率和下游任务的性能。

大型语言模型报告

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

但若想取代 Transformer，新的 RNN 模型不仅必须在扩展上表现出相当的性能，而且必须实现类似的硬件效率。

transformer 训练

大模型：泛化即智能，压缩即一切

这就引出了一个重要问题：如何确保模型所学到的对我们的目标是有效的呢？

大模型泛化

从0到1谈谈智能客服系统的设计与实现

· · 由于系统逻辑老旧，稳定性不佳，导致效率低下，已经不再能满足进一步提升客服效率的要求。

智能客服

向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。

开源模型

大规模训练系列之技术挑战

直接增加通信带宽并不是一个有效的解决方案2：从图中可以看出，随着带宽增大，带宽利用率将越来越低，高带宽的增益非常有限。

开源模型

为什么Llama2大模型可以在个人电脑上部署？

最近一直在忙着研究这些开源的大模型，写文的频率慢了点。

开源模型

【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

一个好的评价指标（或者设置合理的损失函数）不仅能够高效的指导模型拟合数据分布，还能够客观的让人评估文本生成模型的质量，从而进一步推动text generation 商业化能力。

开源模型

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

因为训练方向明确，所以在生成特定内容的情况下，效果会更多。

Stable Diffusion 文生图

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

OpenELM采用按层分配参数的策略，有效提升了Transformer模型各层的参数配置效率，显著提高模型精度。

OpenELM 大模型

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