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Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

同时还介绍了 RLHF、CAI、Minerva 等预训练后处理技术以及超参。

Transformer

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

· 专家混合 (MoE) 架构：Mixtral 8x7B 创新地采用了 MoE 架构，该架构拥有八位“专家”和七十亿参数，能够将数据高效地分配给各自擅长处理特定任务的神经网络部分。

开源模型 Mixtral 8x7B

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

ViTPose+进一步拓展到多种不同类型的身体姿态估计任务，涵盖动物、人体以及典型的身体骨骼、手、脚、脸部等关键点类型，在不增加推理阶段模型复杂度和计算复杂度的情况下，实现了多个数据集上的最佳性能。

ViTPose+Transformer 身体姿态

重磅来袭！Llama中文社区开源预训练中文版Atom-7B大模型

网络数据互联网上公开的网络数据，挑选出去重后的高质量中文数据，涉及到百科、书籍、博客、新闻、公告、小说等高质量长文本数据

大模型

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

与传统的关系数据库不同，Milvus 专门处理输入向量的查询，并能够索引规模达到万亿级别的向量。

开源模型

GPT提示词必杀技：思维树法

在前面我们介绍过，引导模型进行思考，插入链接，其实就是思维链的原理。

GPT 提示词

pdf2htmlEX：效果相当好的一个PDF转HTML程序，和原始PDF几乎一模一样。

来自其他分支的许多更改和改进已被纳入：许多错误修复，大部分是边缘情况集成最新的Cairo代码超出源构建重写了模糊/部分模糊文本的处理 -

PDF转换

对于大模型RAG技术的一些思考

doc类的文档相对来说还比较容易处理，毕竟大部分内容是文字，信息密度较高。

RAG 大模型

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

然后，我们描述了预训练数据和数据处理方法。

大模型

ChatPDF | LLM文档对话 | pdf解析关键问题

Q4：如何提取表格和图片中的数据？

大模型

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

没关系，接下来我会深入展开讲一下Head部分的处理。

MoveNet-SinglePose Google 模型

盘点字节跳动最新的AI应用

模型还可以设置精细度：数值越高，模型生成质量越高，但耗费时间也更长以下是我们根据不同提示词生成的一系列图片，全都是免费的：此外，我们发现在手机端也有进入Dreamina的方式，即在在剪映

字节 AI工具

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

注意力机制（Attention Mechanism）允许模型在处理序列数据时对不同位置的信息分配不同的权重。

大模型

基于Ollama本地部署谷歌开源Gemma大模型！

同时，还能在Keras3.0（以集成主要框架JAX、PyTorch和TensorFlow）上用于推理和监督微调（SFT）的工具链。

ollama gemma qwen

Stable Diffusion

超详细的 Stable Diffusion ComfyUI 基础教程（一）：安装与常用插件

ComfyUI是一款基于节点流程的Stable Diffusion操作界面，相较于传统的web UI，它具有更高的生成自由度，可以导出工作流程并分享，同时降低了显存要求，提高了生成图片的速度。然而，由于其操作门槛较高，需要清晰的逻辑，因此生态相对较小。要使用ComfyUI，需要先下载安装包并配置模型，然后根据需要安装插件。ComfyUI具有辣椒酱的界面汉化、提示词风格样式、提示词中文输入和小瑞士军刀美化辅助等插件可供选择。在完成所有准备后，就可以开始学习ComfyUI的使用了。

文生图 comfyui

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