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【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

python=3.10 -y # 激活环境 conda activate xtuner # 安装最新版 xtuner pip install xtuner 2、自我认知训练数据集准备为了让模型能够让模型认清自己的身份

Llama3 对话问答模型

中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型，Vidu 登场

Vidu是自Sora发布之后，全球率先取得重大突破的视频大模型，性能全面对标国际顶尖水平，并在加速迭代提升中。

Vidu 大模型视频

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

他们计划定期对所有主要的开源和闭源 LLM 持续进行评估，还将开源评估代码，以便后续研究复现论文中的结果。

过拟合小模型

Ilya认错，Scaling Law崩了？自曝SSI秘密技术路线取代OpenAI

这种方法可以允许模型将更多的处理能力，用于数学、编码问题等具有挑战性的任务，或者需要类人推理和决策的复杂操作。

Scaling Law AI大模型

高效选择：Ollama与LM Studio深度对比

对于IT专业人士来说，选择Ollama还是LM Studio，这是一个值得深思的问题。

Ollama LM Studio 对比

用ChatGPT辅助学习，成为超级学霸

ChatGPT宛如一座横亘于智海的金矿，其深藏的财富究竟能有多少，全在于你的思维深度、认知广度和行动力之强。

教育 AI 学习

微软对 Sora 进行了逆向工程分析，揭秘 Sora 的秘密

而 Sora 的团队则计划从零开始，自行训练一个包含解码器的压缩网络，后者负责生成视频，这一过程借鉴了训练潜码扩散模型的方法。

Sora 微软

AutoGPT与LLM Agent解析

Performance Evaluation 这里给出了模型整体思考流程的指导原则，分为了几个具体维度，包括对自己的能力与行为的匹配进行 review，大局观与自我反思，结合长期记忆对决策动作进行优化

大模型

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

目前也有一些临时的方法可以减少幻觉，比如为提示添加更多的上下文、思维链、自洽性，或者要求模型的输出保持简洁。

大语言模型

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

大模型分为基础模型、SFT模型和RLHF模型，它们是不同阶段的模型，有不同的特点，适合不同的任务 3.

大模型

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

首先来看模型本身。

大模型文生图

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

ViTPose+进一步拓展到多种不同类型的身体姿态估计任务，涵盖动物、人体以及典型的身体骨骼、手、脚、脸部等关键点类型，在不增加推理阶段模型复杂度和计算复杂度的情况下，实现了多个数据集上的最佳性能。

ViTPose+Transformer 身体姿态

Effective Prompt: 编写高质量Prompt的14个有效方法

第3条：为否定句设置兜底策略当我们确实需要避免大模型完成某些任务时，可以使用否定句，但应当尽量为每一个否定句都设置一个兜底策略，使大模型识别到不应当做什么的时候，给出预设的回复，如果没有设置兜底策略

prompt 提示词

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

本文是一个Step By Step的大模型训练教程，即使你是训练大模型的新手，通过本教程，也可以快速在一张显卡上训练自己的大模型。

大模型微调

一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

能够让大模型推理结果变得更好的基础优化手段已经非常多了，这里梳理了常见的提示技术手段和对应的论文： - Zero-shot（零样本提示）：https://arxiv.org/abs/2109.01652

prompt 提示词

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