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比GPT-4快18倍，世界最快大模型Groq登场！每秒500 token破纪录，自研LPU是英伟达GPU 10倍

，LPU的工作原理与GPU截然不同。

Groq 大模型

混合专家模型 (MoE) 详解

这意味着在相同的计算预算条件下，您可以显著扩大模型或数据集的规模。

MoE大模型

国内开源的低代码框架有哪些？

Appsmith Appsmith 是一款开源的低代码框架，其主要用于帮助用户及团队更快、更协调地完成构建管理面板、内部工具和仪表板等，且允许拖放UI 组件来构建页面，用户可以通过Appsmith连接到任何

大模型

SD入门教程二：文生图基础用法（提示词）

在上一篇中我们了解了SD的工作原理，这篇我们来实践一下，通过提示词（prompt）的输入，让SD生成我们满意的图片。

SD prompt 文生图提示词

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

应充分利用两种检索的优势，同时适当权衡精度和延迟等指标，为RAG系统选择最佳的检索方案： (1)可以先用更快的关键词检索获取召回候选集，再用语义检索模型重新对候选集打分排序。

大语言模型 RAG检索增强

DALL-E 3 不只是文生图！10 个案例颠覆认知

每个展位都各具特色，配有背景墙、柜台和宣传材料。

DALL-E 3 文生图

关于大模型驱动的AI智能体Agent的一些思考

、工具自主决策完成各类复杂任务，正在成为自主人工智能新的创新方向。

大模型

10个值得收藏的ChatGPT辅助编程技巧

因此，最好始终牢记这一点，因为它提供准确和最新答案的能力并不比其训练数据集的准确性和相关性更好。

编程提示词 chatgpt

如何下载及使用通义千问7B开源大模型

这里使用魔搭上开源的数据集finance_en（包含68912条金融数据）作为微调数据集： from modelscope import MsDataset finance_en = MsDataset.load

通义千问

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

我们使用 LangChain 对工作流程进行编排，极大地简化了 AI 应用的开发过程。

开源模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

直接在预训练语言模型中统一建模，比如GPT2/GPT3 前缀微调（Prefix-tuning) 将prompt方式扩展到连续空间，在每层输入序列前面添加prompt连续向量【随机初始化，并不对应到具体的

训练微调

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

它的核心思路是，利用多次生成测试反馈迭代的方式替代原有精心构造Prompt一次性生成的方式，最终在验证集上，GPT-4的准确率（pass@5）从使用单个精心设计的Prompt的19%提高到使用

LLM 范式迁移

8 月份火火火火的 GitHub 开源项目

开源地址：https://github.com/rocboss/paopao-ce 02 虚拟桌宠模拟器这是一个开源的桌面宠物软件, 支持创意工坊,您可以制作别的人物桌宠动画或者互动

大模型

个人从零预训练1B LLM心路历程

因此，项目后期我就把收集数据的这个事情从github主页上下架了，在我的第一篇文章中，读者还是能看到“收集数据”相关的描述。

LLM 训练

如何使用ChatGPT一天搞定论文初稿

ChatGPT从推出到现在将近一年的时间给我们的工作和生活都带来了很大的冲击，渗透到了我们生活的方方面面，在学术写作方面更是大放异彩，实质上提升了普通人撰写学术论文的质量。

ChatGPT 写作

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