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【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

具体内容可以参考下面这篇文章[1] 1.3 数据集清理中文预训练数据集可以使用 [悟道]，数据集分布如下（主要以百科、博客为主）：悟道-数据分布图但开源数据集可以用于实验，如果想突破性能

大模型训练

微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

为实现精准的人群 lookalike 投放，需要在数亿 embedding 中选择相似近邻来扩充人群包到百万甚至更多。

OLAP For Embedding 一体化数仓

中学生能看懂：Sora 原理解读

Sora面对的挑战就像是需要处理和理解来自世界各地、不同设备拍摄的数以百万计的图片和视频。

Sora 原理

目前有哪些比较成功的人工智能应用？

直接读网页: 可以直接读取网页内容，如知乎的维基百科。

生成式AI

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

数据： BELLE-1.5M通用数据、LawGPT项目中52k单轮问答数据和92k带有法律依据的情景问答数据、Lawyer LLaMA项目中法考数据和法律指令微调数据、华律网20k高质量问答数据、百度知道收集的

垂直领域大模型开源模型汇总

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

以OWL-ViT为例，该模型将ViT与开放词汇对象检测相结合，能够识别数百种未在训练集中出现的物体类别，为机器人系统提供了更广泛的物体理解能力。

论文机器人

接私活必看的11个开源项目

Snowy快速开发平台自2020年推出以来，已经被成百上千的中小企业、独立开发者在政府、金融、互联网等领域广泛应用并稳定运行，经受住了在各环境下的考验。

私活开源项目

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

比如说在包含数百万本书、文章和网站的数据集上预训练像 GPT-3 这样的语言模型。

大模型训练

生成式AI与大语言模型的区别

例如，一个图像生成模型可能会在数百万张照片和绘画的数据集上进行训练，以学习构成各种视觉内容的模式和特征。

生成式AI 大语言模型区别

ChatGLM3-6B 功能原理解析

我们来尝试添加一个上网查询工具，这里我们使用SerpApi[1]来实现，SerpApi 是一个网络搜索 API，可以通过 API 来实现各种网络搜索，包括谷歌、百度、必应等。

ChatGLM3 大模型

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理！

该模式帮助大模型与环境互动（例如使用维基百科搜索API），并以自然语言留下推理的痕迹。

AI Agents 大模型

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理

该模式帮助大模型与环境互动（例如使用维基百科搜索API），并以自然语言留下推理的痕迹。

AI Agent 大模型人工智能

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

则搜索一次的时间复杂度为 O(k*n)，且整体的查询耗时与item库的大小线性相关，显然这种线上查询要遍历成百万上千万的暴力计算并不满足需求。

大模型 AI编程

中学生也能看懂的Sora视频生成原理解读

Sora面对的挑战就像是需要处理和理解来自世界各地、不同设备拍摄的数以百万计的图片和视频。

视频生成 sora

30 多年前被 Windows、Linux “灭掉”的操作系统 MS-DOS 4.0，微软在 GitHub 上开源了！

到 1980 年，微软公司的收入达到了几百万美元，但这与后来的发展相比简直是小巫见大巫——公司真正的“重大突破”是在 1980 年。

MS-DOS 4.0 开源模型微软

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