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GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

标准的注意力机制是另一个关键组成部分，需要掌握，因为后续会介绍其改进版本。

LLM 大模型 GitHub

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

但是，人的精力与任务处理速度毕竟有限，我们难以在短时间内，快速通读各种文档与提取要点。

大模型开源模型

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

此外，为了提高 Llama 3 模型的推理效率，Meta AI还采用了分组查询注意力 (GQA)机制，在8192个tokens的序列上训练模型，并使用掩码确保自注意力不会跨越文档边界。

meta llama3

Claude 官方提示词，中文版（含API Prompt）

确保设计具有视觉吸引力、响应性和用户友好性。

prompt 写作

国内开源的低代码框架有哪些？

LowCodeEngine LowCodeEngine 低代码引擎是一款为低代码平台开发者提供的，具备强大扩展能力的低代码研发框架。

大模型

微软最新模型Phi-3 Mini开源登场！小模型，大未来！!

Phi-3 Mini到底有多强 Phi-3-mini是微软Phi系列的最新成员，它凭借着巨大的数据训练量——38亿参数和3.3万亿的tokens，展现出了令人印象深刻的能力。

Phi-3 Mini 人工智能

Stable Diffusion

Stable Diffusion插件：提示词

就像使用Google、Baidu等搜索引擎，我们只需要输入部分文字或者单词，搜索引擎就会自动给我们一些相关的下拉提示，然后我们可以选择一个最接近我们需求的提示进行搜索，这种能力称为 Auto Complete

Stable Diffusion 提示词

基于Ollama本地部署谷歌开源Gemma大模型！

Gemma7B在基准测试上明显超过了Llama-2 7B和13B，无论是科目问答，推理性能，数学能力还是代码能力都要比Llama-2强太多（这里的数据是基于关键基准上测试的）。

ollama gemma qwen

免训练！单图秒级别生成AI写真，人像生成进入无需训练的单阶段时代

FaceChain FACT（Face Adapter）之所以能够跳过训练阶段，是因为它经过了百万级别的写真数据训练，从而使得 Stable Diffusion 具备了强大的人脸重建能力。

FaceChain FACT 文生图

StableDiffusion

StableDiffusion模型推荐系列（全能型）

这个版本有更多样及动态的人物姿势和画面构图，打造视觉冲击力强的画面，在采用了大量的电影数据集作为训练素材，还专门强化了胶片质感，可以通过专有提示词触发。

stablediffusion sd 文生图

精通结构化提示词：如何精确操控指令的作用域与优先级

不要简单的把ChatGPT不能生成你预期的内容，就认为是模型能力不够，认为是模型幻觉导致的，更多的情况下是我们的提示词写的不够准确。

提示词结构化

变天了，AI可以一键生成中文海报了......

配以黄色不规则背景 - 中央是高清的牛角面包特写图片，呈现出酥脆诱人的质感 - 背景使用绿色几何形状点缀，搭配蓝色文本框和黄色星形装饰视觉元素： - 主色调：绿色、黄色、蓝色，给人清新活力感

2.1图像模型文生图

大规模训练系列之技术挑战

更多的 featuremap 意味着更强的学习能力，因此对比相同结构的小模型，大模型有着更好的精度。

开源模型

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

o 通常像GPT-4这类大模型处理复杂的自然语言任务还行，但是当事情涉及到长期记忆或者需要推理一大堆数据时，它们就有点力不从心了。

MemGPT 大语言模型

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

可以将自然语言转换成稠密的向量 · 模型对比说明： · s2s, 即 sentence to sentence ，代表了同质文本之间的嵌入能力，

开源模型

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