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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

为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉？警惕 Goodhart law 陷阱

除了跟「GPT-4 相比毫不逊色」这个是空口白话之外，其他的国产大模型，都拿出了证据。

ChatGPT 国产大模型

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

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

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

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

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

Flowith：革新你的工作方式，体验节点式 AI 的超流畅生产力

在数字化时代，我们每天都在与海量信息打交道。

Flowith GPT 生产力工具

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

GTC大会黄仁勋发言稿

会有大量的科学、算法、计算机架构、数学等内容。

黄仁勋 nvidia

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

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

对于预训练，苹果使用的是公开数据集，如RefinedWeb、PILE、RedPajama和Dolma v1.6，总共大约包含1.8万亿个token。

OpenELM 大模型

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