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大规模训练系列之技术挑战

1.2 数据与模型规模对精度的影响近年来，随着数据规模和模型规模的不断增大，模型精度也得到了进一步提升，一些列研究实验表明，从大模型与大数据入手提高模型精度是可行的。

开源模型

自己电脑上跑大语言模型（LLM）要多少内存？

nbsp; 降低模型精度的过程叫量化（Quantization)，不同模型对降低精度的敏感程度不一样，比如在这项（https://huggingface.co/blog/falcon-180b）测试中，研究人员发现

大语言模型运行

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

本次开源的两个中文多模态大模型，包括如下：由 LinkSoul.Al 团队牵头，北京智源人工智能研究院、北京大学、零一万物等国内头部顶尖人工智能团队通力合作的第一个支持中英双语、语音到文本的多模态开源对话模型

开源模型

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

样例 2 BERT 模型是 Google AI 研究院提出的一种预训练模型，通过预训练 + 微调的方式于多个 NLP 下游任务达到当时最先进水平，如实体识别、文本匹配、阅读理解等。

大模型微调

RPA终极发展方向瞄准AI Agent，超自动化智能体时代已经开启

扩展阅读：从引入并集成多LLM到发布自研模型，RPA与LLM的融合进度怎样了？

RPA 自动化

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

Decoder层进行第一层计算，这层模型的attention计算设定与后续59层基本一致，唯一区别是这一层的mlp层固定为8个专家的宽度，没有门控额外参数激活的设定，这一设置与每层共享专家的设定一样，研究者希望语言生成的公共知识

Deepseek-V2 大模型

关于GPT-4在变笨，有人写了篇论文证实了这一点

也有人猜测，这可能就是OpenAI在努力推进 alignment 对齐研究的原因，因为对齐的目标之一实际上就是确保大模型每次迭代升级中在某些基准上保持一致性。

大模型

20个ChatGPT超实用的提示词（Prompt）

研究并创建一份带有分步指南的深入报告，这将帮助读者了解如何 [插入结果]。”

prompt 提示词

OpenAI开源大模型调测工具Transformer Debugger：可以在训练大模型之前理解模型的运行情况并干预

github.com/openai/transformer-debugger 此外，Transformer Debugger工具使用了此前OpenAI做的大模型解释服务，这部分参考：OpenAI官方最新研究成果

大模型调试工具

造梦师手记：ComfyUI快速量产数字小姐姐

团队里有三个学设计的研究生，后期处理轻而易举。

comfyui 文生图

数字人直播哪家强？中国数字人平台分析大全

虚拟数字人技术应用：不仅是大公司的游戏在数字人领域，涌现出了许多专业的公司，它们致力于数字人技术的研发和应用。

数字分身数字人

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？

· 在星球的朋友就知道，MoE 其实是一项很活跃的研究！

MoE 专家混合模型

链接大模型与外部知识，智源开源最强语义向量模型BGE

智源研究院将持续向学术及产业界开源更为完整的大模型全栈技术。

embedding 语义向量

如何改善你的回测方法，提高策略的未来收益

这种偏差会导致研究者高估策略的统计显著性，从而增加过度拟合的风险。

回测方法

【分享】SDXL模型最佳拍档！COMFY UI上手指南

你也可以通过自己研究工作流，设计更多的顶级工作流。

大模型

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