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深入探秘：百川7B大模型的训练代码解析，揭秘巨无霸语言模型背后的奥秘

并处理得到最后一层的输出四：DecoderLayer类下面看一下每一层的decoder的结构是什么：这个结构可以参考经典的tansformer decoder结构，这个也是GPT

大模型

领域大模型LLM训练Trick

不过GPT系列大模型的预训练和微调，从实现方式上来讲是没有什么差别的，都是用decoder only的语言模型进行训练并更新参数，如果样本数量比较少，没有大量的篇章文档数据，个人认为只进行微调也能够注入知识

垂直训练大模型

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

与 GPT-4 等大型语言模型相似，Sora 能够解析文本并理解复杂的用户指令。

sora 论文

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

以GPT-2为基础，采用fill-in-middle（FIM）模式支持代码特有的补齐生成方法，引入Grouped-Query Attention和ROPE位置编码，最终形成了CodeShell高性能且易于扩展上下文窗口的独特架构

开源模型 AI编程

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

· Llama 2-Chat-70B：Llama 2系列模型是一组GPT-like

开源模型

ChatGPT写论文最强指令

仅需三步）】电脑端 1、浏览器访问天意云官网：https://cloud.dftianyi.com 2、注册并登录 3、登录后，点击右上角控制台，左侧点击ChatGPT，点击订阅通道（天意云GPT

ChatGPT 指令

手把手教你认识学会LangChain

OpenAI的GPT-3是作为LLM实现的。

langchain

微软最新模型Phi-3 Mini开源登场！小模型，大未来！

它的小巧之处让它能够轻松地在各种本地设备上部署和运行，甚至可以作为离线聊天机器人使用，而且还能提供与GPT-3.5类似的性能水平。

Phi-3 Mini 开源模型微软

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

RAG 与微调微调是在特定任务上训练模型的过程，就像在问题解答数据集上微调 GPT-3.5 以提高其在特定数据集上的问题解答性能一样。

检索增强大模型

公司如何使用ChatGPT进行内容营销？

两个关键技术支撑着ChatGPT的潜力： GPT-3和它的先进性：作为GPT-3的后裔，ChatGPT受益于这个人工智能模型在语言理解和生成方面的突破，GPT-3类似人类的文本生成能力为ChatGPT

大模型

京沪“中国大模型第一城”争夺战爆发｜钛媒体·封面

去年4月10日，AI上市公司商汤科技正式发布全新“日日新SenseNova”大模型体系，以及自研的中文语言大模型应用平台“商量”（SenseChat）。

大模型钛媒体

手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

此外，有传言 GPT-4 是 MoE，有道理的，因为与密集模型相比，为 OpenAI 运行和训练要便宜得多。

MoE 专家混合模型

10个值得收藏的ChatGPT辅助编程技巧

由于我们现在知道 ChatGPT 是上下文感知的，我们可以继续根据之前的输出请求进一步的更改：此外，我们可以继续这个上下文感知之旅，并通过根据之前的提示编写更复杂的逻辑来进一步操纵输出： 4、

编程提示词 chatgpt

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

4.

大模型

清华、面壁智能发布：主动式Agent 2.0

种子工作生成：使用GPT-4o基于人类标注者收集的种子工作创建各种任务，这些任务可能是用户在特定类别下执行的，如编码

Agent 2.0 大模型

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