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Python入门与语法速查

sentence1 = "I love " + \ "python" sentence2 = ["I", "love", "python"] 基本数据类型计算机程序要处理不同的数据

python 编程

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

OPT模型本身并没有特意针对多语言进行训练，不过他们的数据集很大，因此也能在简单的中英文翻译中获得不错的结果。

大模型

最佳开源文生图大模型可图：安装与批量出图的完整教程

经过数十亿个文本图像对的训练，Kolors 在视觉质量、复杂语义准确性以及中英文字符的文本渲染方面比开源和专有模型表现出显著优势。

可图 kolors

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

大致思想是先在少量subset上评估，然后过滤掉比较差的，循环这一过程直到候选集足够小，此时再在全量训练集上进行评价、挑选。

prompt 大模型

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

· 它在一个 300B token 的数据集上进行训练。

Transformer

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

④ 最终的目标是得到一个数据集，该数据集包含instructions和responses的配对，例如：C = {(x1, y1), ..., (xj, yj)} ⑤ 最后，通过SFT方法进行蒸馏

小型语言模型 Zephyr-7B

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

通过在任务特定数据集上微调模型参数，使模型适应特定任务的要求。

大模型

清华、面壁智能发布：主动式Agent 2.0

· 目前大多数Agent是被动式的，限制了它们在需要预见性和自主决策的场景中的有效性。

Agent 2.0 大模型

Stable Diffusion

99%的人都不懂的Stable Diffusion高级功能，Negative Prompt如何正确使用?

这可能是由于算法过度拟合训练数据或缺乏细节所导致的。

Negative Prompt 文生图

TTS，一个奇妙的AI工具

但大多数人，很难一次性的流畅表达一个主题，往往需要在制作视频时加入配音。

TTS 文本转语音

活久见，世界上第一个被人类骗走钱的AI，刚刚出现了！

简言之：你并不是在问 AI，而是在问那些为它提供训练数据的标注员们的集体智慧。

Freysa 智能体

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

数据预处理：这涉及特征缩放和归一化、处理缺失数据、异常值检测、分类数据编码以及将数据分割为训练集、验证集和测试集。

LLM 大模型 GitHub

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

各种复杂任务都能自主解决，例如：让它使用python来分析给定的数据通过这个案例可以看到，XAgent会分步逐一分析并解答问题

ChatGPT 智能体 Agent

GitHub上很火的RPA框架：一款用于验收测试和 RPA 的通用自动化框架robotframework

4.灵活的测试数据管理：Robot Framework 允许使用不同的数据源来管理测试数据，如Excel、CSV、数据库等。

RPA框架自动化

HAI-Chat：高效且轻量的一键式 RLHF 训练工具

RLHF 概述回顾之前文章《LLaMA-2 技术详解（一）：数据打标》中所展示的 LLaMA-2 训练流程：人反馈打标构建的数据信息通过 SFT

HAI-Chat RLHF

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