文章列表-AI魔法学院

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语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

,title,keywords 三个字段内容，构造无标签数据集，进行无监督召回训练SimCSE；（3）使用文献的query, title, keywords，构造带正标签的数据集，不包含负标签样本，

开源模型

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

提炼下方法，一般分为两个阶段训练：第一阶段：扩充领域词表，比如金融领域词表，在海量领域文档数据上二次预训练LLaMA模型；第二阶段：构造指令微调数据集，在第一阶段的预训练模型基础上做指令精调。

大模型

【进阶】-文生图术语解释

过拟合 (Overfitting)# 创建的模型与训练数据过于匹配，以致于模型无法根据新数据做出正确的预测。

文生图

大模型：泛化即智能，压缩即一切

当训练模型到达最小化训练损失时，我们可以说它已经“记住”了训练集。

大模型泛化

AI扫盲指南！什么是大模型？什么是GPT？什么prompt？什么是大模型参数？LLaMA2-70b中70b是什么？

AI大模型是一种基于海量数据和强大算力的人工智能模型，AI大模型需要数百亿或数万亿级别的数据，而普通的AI模型则只需数百万或数千万级别的数据。

大模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

首先是训练数据，SD在laion2B-en数据集上训练的，它是laion-5b数据集的一个子集，更具体的说它是laion-5b中的英文（文本为英文）数据集。

StableDiffusion 文生图

达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

这一点可以通俗地理解，因为当前的预训练模型（包含语言与对话模型）本质上是数据驱动出来的，那么，对话数据训练的预训练模型，自然比从自由文本上训练出来的模型在对话领域更具表现力。

大模型

AI绘画：stable difussion SD插件之无限抽卡神器 dynamic prompts（动态提示词）

今天带来抽卡神器：dynamic prompts（动态提示词）插件可以大幅提升抽卡的效率，结合前面的提示词合集让我们开启无限抽卡之旅吧！

AI图片

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

本文搜集了一些零散信息，内容如下：为何上下文长度如此重要，且能在LLM中起到举足轻重的作用？

大模型

3.5k Star! 一分钟搭建一个属于你自己的开发工具箱！——It-tools

另外还有Network（网络）工具类，Math（数学）工具类，Measurement（测量）工具类，文本工具类，数据工具类等等应用特色

IT-TOOLS 开源模型

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

中文开源文本嵌入模型中最被广泛使用的 text2vec 主要是在中文自然语言推理数据集上进行训练的。

GPT

AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术

Embedding层往往是神经网络的第一层，它可以训练，可以学习到对应特征的内在关系。

AIGC Embedding 嵌入技术

开源大语言模型完整列表

Qwen-7B 系列模型的特点包括： 1.大规模高质量预训练数据：使用了超过 2.2 万亿 token 的自建大规模预训练数据集进行语言模型的预训练。

开源模型大语言模型

万字长文-大语言模型指令调优综述

来生成训练数据集。

大语言模型

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

NLM在NLP中表现较好，但是其训练时间较长，且需要较大的数据集和计算资源。

大模型

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