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大模型训练工程那些事

最近 GPT-4V 和 Gemini 多模态的发布都给足了亮点。

训练工程大模型

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

OpenAI 在之前的研究中已经使用 GPT-3 的变体研究了这种总结书籍的过程的有效性。

提示词 prompt

图解 Transformer——功能概览

使得类 GPT 系列这样的模型，不仅能理解和生成自然语言，还能在多种任务上表现出色，如文本摘要、问答、翻译等。

Transformer 大模型图解

停用词(Stop Words)的价值、收集与使用

这几年，我们经常使用字粒度的语言模型，比如BERT、GPT来做NLP任务。

停用词

我们需要的不是智能体，而是工作流（5000字保姆式教学）

工作流前与 AI 协作方式：工作流前，我们大多数人通过 prompt （提示词）与各种大模型交互，比如GPT，MJ，可灵，将我们想要的内容（文本，图片，视频）创作出来，明显提高我们创作效率。

工作流教学

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了！

OpenAI 在之前的研究中已经使用 GPT-3 的变体研究了这种总结书籍的过程的有效性。

OpenAI Prompt 提示词

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

LLM在构建自主代理人方面具有巨大潜力，例如Auto-GPT。

大模型

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

在某些情况下，比如使用具有32k上下文窗口的GPT-4时，拟合块可能不是问题。

RAG 大模型

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

model_name_or_path, return_dict=True) model = get_peft_model(model, peft_config) GPT

微调大模型

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

他批评依赖 GPT 等大型语言模型 (LLM) 来实现“超人智能”，理由是它们无法有效理解物理世界、推理或计划。

AGI 大语言模型观点

AI Agent / 智能体观察笔记（中）

目前架构所基于的大语言模型是OpenAI的GPT，智能体的核心组件包括”记忆、计划和反思“。

大模型

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

GPT-4 的问世是一个重要里程碑，它采用了一种将 RAG 与微调技术结合的新方法，同时继续优化预训练策略。

RAG 检索增强

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

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

目前GPT提供的context大小在8k左右，最大32K。

LLM

【万字长文-进阶教程】一文带你从入门到精通ChatTTS, 手把手教你固定音色、设置语速、添加停顿词、口头语、笑声！！

对应的函数: def sample_random_speaker(self, ): dim = self.pretrain_models['gpt

chattts tts 文生语音

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