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垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

虽然国内大厂在紧追不舍，但目前绝大多数都还在实行内测机制，大概率是不会广泛开放的（毕竟，各大厂还是主盯ToB、ToG市场的，从华为在WAIC的汇报就可以看出）。

垂直领域大模型开源模型汇总

Stable Diffusion

stable diffusion 远端跑图—— Api基础知识掌握

是必须的技能上个月做了安卓和苹果手机用远端sd进行跑图的几个demo，整体流程很简单购买云端服务器-> 内网穿透 -> api形式运行sd -> 手机发送api请求，即可实现远端操控sd

文生图 api

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

学习基础知识：建议先学习编程语言的基础知识和语法，例如变量、数据类型、控制结构、函数等。

大模型微调

如何成为LLM提示词大师！「大语言模型的底层心法」

然而，仍然存在一些需要进一步研究和开发的重大限制。

大模型提示词

AI数字人：重构人货场的新力量

通过对货场的数字化管理，AI数字人可以实时监控库存和销售情况，及时调整商品陈列和库存量。

数字人 AI 商业

【爆肝整理】500+ AI 最佳提示词

为 20 秒的广告制作脚本。

提示词

2024，智谱如何更快？

其次，站在国家层面，技术自主可控是大势所趋，仰望最远大的技术理想依然是我们必须要达到的彼岸。

GPT-4 大语言模型

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

下面放出原来梳理的部分文章链接，需要的自取： PandasAI——让AI做数据分析 Quivr - 你的第二个大脑，由AIGC赋能 Flowise——通过拖放界面构建定制的LLM流程 localGPT

大模型

炸裂！百川开源第1个7B多模态大模型 Baichuan-Omni | 能够同时分析图像/视频/音频/文本

考虑到音频数据的多样性，作者从各种媒体模态中提取音频，包括不同的录制环境、语言、口音和说话者。

Baichuan-Omni 多模态大模型

llm-action：让天下没有难学的大模型

与此同时，中美贸易战以及美国对华进行AI芯片相关的制裁导致 AI 算力的国产化适配势在必行。

大模型 LLM

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

这种方法的优势在于，它可以比较不同文档及其摘要中描述的不同解决方案或实体，同时还包括经典的单文档摘要和问答机制。

检索增强式生成 RAG

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

使用这些数据库构建的显著缺点变得清晰起来: · 操作复杂性：仅为向量数据持续维护单独的数据库增加了另一层操作开销，要求团队跨多个系统复制、

大模型 PostgreSQL

如何构建基于大模型的App

这将有助于控制API成本，并确保为每个请求使用最合适的模型。

构建大模型App

AI写作：一步到位，如何用 AI 生成整篇文章？做自媒体必看！

查漏补缺，宏观上把控文章的整体质量。

结构化提示词写作

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

BERT双向语言模型相比有明显差距 2 之前的研究表明GPT3使用prompt训练方式可以显著提升few-shot 和 zero-shot的效果 3 传统的prompt方法存在明显缺陷：人工制定

训练微调

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