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【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

然而，他们发现许多第三方 SFT 数据源缺乏多样性和质量，特别是用于对话式指令的大型语言模型（LLMs）对齐。

大模型

如何看待大型语言模型的Prompt

它是一种通过线性重新组合来自某个先前空间的令牌嵌入，以加权组合的方式学习新的令牌嵌入空间的机制，这种组合赋予了更大的重要性给那些已经“更接近”彼此的令牌（即，具有更高点积的令牌）。

prompt 大语言模型

和大模型相关的一些术语（持续更新中）

强化学习：（Reinforcement Learning）一种机器学习的方法，通过从外部获得激励来校正学习方向从而获得一种自适应的学习能力。

大模型人工智能

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

这两个模型都在 2.6 万亿个令牌上进行了训练，据我们所知，这是迄今为止最大的训练数据集，超过 Baichuan 1（Baichuan，2023b，a）的两倍。

大模型

SD入门教程五：后期处理图片高清放大

这一篇我们主要讲如何利用放大算法（Super-Resolution）来显著提升图片的分辨率，同时保持甚至增强图像的细节和清晰度。

SD 入门教程修复

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

A：是也不是，纯文本只能用于模型的预训练，真正可以进行后续问答，需要的是指令数据。

垂直领域大模型开源模型汇总

【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

LLM在企业应用的落地场景当然，我们说的企业应用场景不是指的企业内个人使用的桌面AI助手或问答机器人；而是指的借助这些工具背后的大语言模型（LLM）的智能理解与生成能力，来改造或升级传统的企业信息系统

大语言模型

简单提升RAG的10种方法

RAG（检索增强）通过为LLM提供回答查询时使用的事实背景，使LLM变得更加实用。

RAG 大模型

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

随着检索增强生成(RAG)应用程序不断发展，这些应用程序通常将Langchain/LlamaIndex与Weaviate/Pinecone和foundation Models结合在一起，它们遇到了各种障碍

RAG 大模型

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

LLM 的潜力不仅仅是生成写得很好的副本、故事、散文和程序；它可以被框架为一个强大的一般问题解决者。

GPT-4

深入探讨GPTs和AI Assistant

（现在您可以创建定制版的ChatGPT，将指令、额外知识和任意技能组合起来。）

GPTs AI Assistant

打磨 8 个月、功能全面升级，Milvus 2.3.0 文字发布会现在开始！

具体来看：Milvus 2.3.0 不仅包含大量的社区呼声很高的新功能，还带来了诸如 GPU 支持、Query 架构升级、更强的负载均衡调度能力、新的消息队列、Arm版本镜像、可观测性、

大语言模型

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

它最近推出的大语言模型Mixtral引起了广泛关注，这不仅因为它在技术上的先进性，更因为它打破了谷歌、Meta和OpenAI长期以来在这一领域的主导地位。

开源模型 Mixtral 8x7B

开源的大模型数据集

大模型训练数据集的质量是提升大模型效果最有效的途径，也是最苦最累的脏活，积累前人已经整理开源的数据集，站在数据集巨人的肩膀上，持续迭代大模型。

开源模型数据集

职场及工作中常用的方法论总结

原则一：投入资源加强优势能力、争取机会（ SO : 最大与最大策略）；原则二：投入资源加强优势能力、减低威胁（ ST : 最大与最小策略）；原则三：投入资源改善弱势能力、争取机会（ WO : 最小与最大策略

工作

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