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微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

（硬）提示调整的图示顺便说一句，我们称之为硬提示调整（hard prompt tuning），因为我们是直接修改输入的单词或标记。

大模型训练

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

这个问题在工具学习中尤为突出,其中任务和工具描述需要特定数量的标记。

大语言模型推荐

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

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

多层感知器（MLP）作为投影层，起到了桥梁的作用，将视觉编码器生成的图像嵌入与基础语言模型的标记空间进行对齐，使模型能够实现端到端的视觉语言理解。

OmniVision -968M 多模态模型

人工智能的应用范式呼之欲出

.pdf 来自爱尔兰都柏林大学爱尔兰AI应用研究中心的团队首先构建了一个大语言模型的数据库（数据表）LLMXplorer，数据覆盖了150多种大语言模型，从17个关键指标上审视大语言模型的训练方法和资源

大模型

4K star！录屏好帮手，超酷的实时按键显示工具

现在最新的版本中，您还可以可视化鼠标操作！

Keyviz 录频

从零开始了解AI大模型 - 技术篇：万字深度好文人话说大模型技术

经过微调后，这些模型可用于各种任务，包括分类、序列标记、结构预测和序列生成，同时还可以构建文摘、机器翻译、图片检索、视频注释等应用。

大模型

Python程序混淆和打包exe文件流程和方法

由于该程序没有图形用户界面，因此如果读者试图通过双击来运行该程序，则只能看到程序窗口一闪就消失了，这样将无法看到该程序的输出结果。

Python 程序

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

公式中出现的上标、下标等各种数学格式也分的清清楚楚： Nougat 还能识别表格：扫描产生畸变的文本也能处理：不过，Nougat 生成的文档中不包含图片，如下面的柱状图：看到这

大模型

国内厂商语音识别与Whisper评测：现状与概况对比

一、语音识别现状二、评测意义与预期成果三、评测方案四、评测结果一、语音识别现状得益于近年来深度学习技术的快速发展，人工智能的主要分支(图像、语音、自然语言处理等)都相继进入了大规模落地应用阶段

语音识别 Faster-Whisper

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

其一是没有标注信息的弱监督数据，来自于从网上挖掘得到的各种有语义关联的数据，并过滤掉其中低质量的内容。

BGE M3-Embedding 多语音检索

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

这种严格的监督训练方式限制了模型的泛化性和实用性，因为这样的模型通常还需要额外的标注数据来完成训练时未曾见过的视觉“概念”。

OpenAI 自然语言监督

CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解

如上图所示，这些选择也已经得到了经验验证。

大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切

如上图所示，许多教科书中显示的图形都是U形风险曲线。

大模型泛化

AI文档智能助理都是如何处理pdf的？

进行图片处理。

大模型

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