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手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

倘若把不同领域模型，组成MoE专家混合模型呢？

MoE 专家混合模型

大模型时代-行业落地的再思考

写在前面大家好，目前大模型落地是大家特别关心的问题，之前我也对垂直领域大模型的做了一些思考并对领域开源模型进行汇总。

大模型

最受欢迎的SDXL模型，Turbo极速来袭！

在C站，最受欢迎的SDXL模型，是大名鼎鼎的DreamShaper。

sdxlturbo 绘画

大模型与游戏结合的一个思路

该篇文章写于2019年，当时还没有ChatGPT这样的大模型，所以那时的思路主要是让游戏能够根据玩家水平的逐步提高，游戏的难度也相应提高，使得玩家始终有一种棋逢对手的感觉，从而增加游戏的可玩性，即笔者在文章中所说的

人工智能游戏

大模型检索增强生成RAG的优化

我们分别展开讨论。

RAG 检索增强大模型

中国AI大模型，应该如何商业化

此外，开源模式也是大模型商业化的一种重要方式，在这种模式下，计算机程序、软件的源代码等内容公开，并根据开源协议进行分发的方式。

大模型 AI

铁锅炖blender+ComfyUI配置，更改模型地址

今天继续学习ComfyUI，本推文主要讲铁锅炖的实验：如何改模型地址、尝试与blender一起打开、添加第一个controlnet节点树。

comfyui 文生图

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

奖励（reward）模型训练首先要声明的是，在强化学习阶段，用到的reward model和critic model都使用同一个模型初始化，因此在训练reward模型的过程中，也是在训练critic

训练

对于大模型RAG技术的一些思考

· 将大模型的答案返回给用户具体可以参考下图，这个流程的打通其实特别容易，基本上1天就能把架子搭起来，然后开发好了API对外服务。

RAG 大模型

大模型在金融行业的应用场景

目前已有的大模型知识库基本上都采用 RAG 的方案构建，但是数据源多样（流程规范、产品材料、规章制度等），数据格式繁杂（文字、表格、公式、图片等），针对不同的数据都需要业务上进行单独处理

大模型金融应用

生成式AI与大语言模型的区别

如果它们听起来像是可比的，可能更像是生成模型人工智能对大型模型人工智能，或者可能是生成式语言模型对大型语言模型。

生成式AI 大语言模型区别

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

上面提到的快速调整方法提供了一种比参数微调更节省资源的替代方法。

大模型训练

中文通用大模型评测基准发布，全方位解析评价维度，助你选出最优秀的模型！

广泛的代表性模型（9个模型）：选取了多个国内外有代表性的可用的模型进行测评，以反映国内大模型的发展现状并了解与国际领先模型的差距或相对优劣势。

大模型训练中文

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。

RAG 大语言模型

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践

诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？

Bert-vits 语音

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