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被时代选中的智谱 AI：成为 OpenAI，超越 OpenAI

2021 年，智谱 AI 开始自主开发训练框架，着手训练一个拥有百亿参数的模型，并在年底启动了千亿模型的训练。

智谱 AI

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

在训练autoencoder过程中，除了采用L1重建损失外，还增加了感知损失（perceptual loss，即LPIPS，具体见论文The Unreasonable Effectiveness of

StableDiffusion 文生图

大模型时代-行业落地的再思考

我是很反对这个做法的，大模型（foundation model其实是更准确的说法）的过人之处不是因为参数量大，而是因为通用（跨领域的通用）以及追求通用的过程中涌现出来的能力，完全用领域数据只是之前模型训练方法的改变

大模型

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

第二步：在训练集上打分，并保留高分prompt 打分方式有两种： Execution accuracy。

prompt 大模型

超越Animate Anyone! 南加大&字节提出MagicPose，不需任何微调就可生成逼真的人类视频

为此，我们提出了一种两阶段的训练策略，以分离人体动作和外观（例如面部表情、肤色和着装），包括对同一数据集的人舞姿势的外观控制块的预训练和对外观-姿势-联合控制块的精细调整。

MagicPose 视频

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

解决方案，对数据并行处理，具体实现参考海量数据高效训练，核心思想自定义数据集本次的主要目标是使向量化耗时随着处理进程的增加线性下降，训练时数据的内存占用只和数据分段大小有关，可以根据数据特点，灵活配置化

大模型

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

用好大模型的第一个层次，是掌握提示词工程(Prompt Engineering) ，《人人都需要掌握的Prompt Engineering技巧》一文中有详细的介绍，这里不再赘述。

大模型微调

教你用StableDiffusion设计AI数字人

美女同事惊呼妈妈见了都觉得像的程度！

文生图

Falcon 180B 开源影响了谁？

Llama 2更懂中文是否是团队刻意为之，Hugging Face 的中国区负责人王铁震告诉AI科技评论，Falcon 180B的作者对此也很诧异，说他们绝对没有在数据集里刻意加一些中文的东西，但是他们在训练的过程中就已经发现这个模型好像可以做一些简单的中英文转换

大模型

研究人员开源中文文本嵌入模型，填补中文向量文本检索领域的空白

值得关注的是，目前，M3E 模型中使用的数据集、训练脚本、训练好的模型、评测数据集以及评测脚本都已开源，用户可以自由地访问和使用相关资源。

GPT

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

但实际上，高效训练工具的开发也是为了大模型训练所服务；面壁也是国内极少数兼具大模型算法与 infra 能力的团队。

Grok-1 开源模型

全球生成式 AI 应用全景图

AI组件层具体包括了模型训练、数据整合、应用开发、应用部署等几个关键环节，各环节均已经初步跑出了一系列组件工具，可预见随着各个头部工具厂商不断拓展自身的产品线，AI组件层的一体化和平台化程度会越来越高。

大模型

AI大模型LLM可以帮助企业做什么？

在许多任务上，ChatGPT 的性能甚至超过了针对单一任务进行训练的有监督算法。

大模型

从零开始学习大模型-第二章-大模型学习路线

编程基础：熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为它是数据科学和机器学习领域的主流语言。

大模型学习

一键部署本地“妙鸭”，证件照，写真照，模特换装全部搞定！

#02 训练我们先来看它的第一个功能——训练。

妙鸭文生图

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