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领域大模型LLM训练Trick

问题一：进行领域大模型预训练应用哪些数据集比较好？

垂直训练大模型

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

我们还将探讨这一模型与其他模型的比较优势、其多方面的应用潜力以及未来发展的可能性。

开源模型 Mixtral 8x7B

AI写作：爆款选题公式+Prompt指令，手把手教你写赚钱的公众号流量主文章

1.角色群体即文章的主体，可以是特定人，比如名人、我们自己、家人、朋友，也可以是地域群体，也可以是同类兴趣、同类职业、同类需求的人群； 2.特殊事件事件可以是现实发生的，也可以是即将发生的，或者是虚构的

prompt 写作

OCR是什么以及推荐几款开源中文OCR识别软件

图像降噪：　　对于不同的图像根据噪点的特征进行去噪的过程称为降噪。

OCR

clone-voice：一键克隆声音，开源AI技术让声音创作更便捷、更个性化

在这个过程中，模型通过大量的音频样本数据学习如何从文本生成对应的Mel-spectrogram，逐渐掌握声音的韵律、语调、发音方式等各种细节特征，从而能够根据输入的文本生成相应的语音特征表示。

clone-voice 声音克隆

动作识别模型有哪些

其实在这之前也有人尝试用深度学习来处理动作识别，例如李飞飞团队通过叠加视频多帧输入到网络中进行学习，但不幸的是这种方法比手动提取特征更加糟糕。

动作识别模型

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

因此，可以把一个神经网络分成两块：低层的网络进行特征抽取，将原始信息变成容易被后面任务使用的特征；输出层的网络进行具体任务的预测。

大模型微调

如何最简单、通俗地理解Transformer？

包括当下最热门的AI大语言模型/聊天机器人，比如ChatGPT、文心一言、Bard等等。

Transformer 大模型

最强开源数字人对口型系统介绍

对口型时候无需额外训练，清晰度比当前开源的更好。

数字人开源模型

中学生能看懂：Sora 原理解读

现在，让我们将这个过程与Sora处理多样化视觉数据的方式进行对比。

Sora 原理

大模型：泛化即智能，压缩即一切

在《论语》中曾有言，孔子问子贡说，你与颜回比如何？

大模型泛化

前半年，我看到的有趣的 AI 产品

比如去年的妙鸭相机、哄哄模拟器，今年的粘土特效、音乐生成、已故亲人的照片合影等，都是火一阵，然后被人淡忘。

AI工具

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

这三部分原因确实能加快训练速度，然而它们并不是LoRA所独有的，事实上几乎都有参数高效方法都具有这些特点。

大模型

微软研究团队：Sora核心技术及未来机会研究报告-中英对照版

2.背景 2.1 发展历程在计算机视觉（CV）这个领域，深度学习带来革命之前，人们主要依靠手工设计特征的方法来生成图像，比如纹理合成 [5] 和纹理映射 [6]。

sora 论文

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

§ § Volume（体量）：即使上下文窗口越发得长，但和全网庞大的非结构化数据相比就是小巫见大巫；尤其是企业级动辄GB、TB这种体量，还涉及众多私有数据的情形。

向量数据库大模型 cpu

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