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大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

实验验证，多机训练的效率，和使用的机器数成线性关系，每台机器的配置一样，如一台GPU机器跑一个epoch需要2小时，4台GPU机器跑一个epoch需要半小时。

大模型

Flowith：革新你的工作方式，体验节点式 AI 的超流畅生产力

· 智能体市场：用户可以分享和购买他人创建的智慧体，促进知识的共享和协作。

Flowith GPT 生产力工具

朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事

有趣的是，Sora的出现不但没有弥合认知沟壑，反倒是加强了各自的态度。

朱啸虎 AGI

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

此外，本文方法已成功应用于一家基金管理公司的实际操作中，验证了其在真实金融环境中的有效性。

MCI-GRU 股票大模型

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

经过实践，我们抛弃了这两种方案。

大模型

面向知识图谱的大模型应用

，实现面向知识图谱的大模型应用。

知识图谱大模型

体验了几款AI工具&&最新出现的跟数字人相关的几款大模型

这个AI工具除了可以实时创作作品外，还能增强图片的清晰度，这个等我专门体验后再细说。

数字人大模型文生图

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

6B 介绍 ChatGLM2-6B 在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，引入了如下新特性： o• 更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验

知识库

大模型能自己优化Prompt了，曾经那么火的提示工程要死了吗？

最近，人们已经开发出了一些自动化这一过程的新工具。

prompt 大模型提示

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

ElasticSearch同义词搜索在ElasticSearch中引入同义词（synonyms）搜索功能的主要目的是提升搜索的智能性和用户体验，具体体现在以下几个方面：

ElasticSearch 智能搜索

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

在本技术报告中，将分享在训练 Baichuan 2 过程中遇到的一些尝试、错误和经验教训。

大模型

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

但是这些模型学到的知识是滞后的（比如ChatGPT的知识是截止到2021年），并且这些知识是通用领域的。

langchain

【提前体验GPT-5】吴恩达AI智能体工作流详细解读

就在上周，提到了吴恩达教授提出的AI智能体驱动的工作流方式将会在未来成为一种趋势，并且他还说，他的团队已经证实了，利用此技术可以使GPT3.5的效果远超GPT4。

GPT-5 智能体

Qwen7b微调保姆级教程

我们构造了一个修改大模型自我认知的3轮对话的玩具数据集，使用QLoRA算法，只需要5分钟的训练时间，就可以完成微调，并成功修改了LLM模型的自我认知(以Qwen7b-Chat为例)。

Qwen7b 大模型

40个麦肯锡高手常用的、鲜为人知的ChatGPT指令

问自己，‘知道我现在所知道的，我还会做这个决定吗？’”

ChatGPT prompt

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