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混合专家模型 (MoE) 详解

最初的假设是，需要将输入路由到不止一个专家，以便门控学会如何进行有效的路由选择，因此至少需要选择两个专家。

MoE大模型

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

/Fireflypip install -r requirements.txt 需要额外注意的点，下面的包务必使用源码安装，以避免不必要的麻烦，且torch版本不要选择

大模型微调

大语言模型LLM和知识图谱KG增强的企业搜索应用

这比仅仅使用模型本身训练数据要好得多，因为要求LLM在其响应中仅使用搜索结果意味着答案是： ·当前的（与LLM相比，LLM在接受训练后就没有任何新知识）

开源模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

1.导入数据，构建待查询的数据库。

Agent QueryPipeline 大模型

11个非常简短却十分神奇的 ChatGPT 指令，刷新你的认知

它可以用于以下情况： · 在决策情景中，理解选择背后的理由至关重要 · &

提示词

金融行业的开源AI大模型

BloombergGPT等金融机构发布的大模型，利用其对专业数据的独家访问来训练特定于金融的语言模型。

开源大模型

中国大模型「顶流群聊」笔记

因此，在这波大模型浪潮中跑出来的公司首先要有算力，几个人、几十张卡的「禀赋」，还是去选择调用中心化的大模型可能更务实。

大语言模型

比尔盖茨最新预言：AI智能体颠覆计算机交互体验甚至软件行业

根据你选择与之分享的信息量，该软件将能够做出个性化响应，因为它将对你的生活有丰富的了解。

AI智能体

神秘模型“小熊猫”一夜刷屏：排名超Flux、Midjourney，网友：一看就中国的

规则也很简单，随机两个匿名模型pk，用户只需选出最喜欢、觉得更符合提示词的图片就行。

red_panda 文生图

最新最强开源模型Qwen3本地运行指南！Windows+ollama+chatwise轻松搞定

这对于想要在本地运行模型、进行私有化部署的用户来说，无疑是一个绝佳的选择。

Qwen3 开源模型

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

我们从包括普通互联网网页、书籍、研究论文、代码库等多个来源收集数据，以构建一个全面的世界知识体系。

大模型

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

这幅图描述了一个三步骤的方法来进一步训练和优化AI模型，以下是对每个步骤的详细解释： 1. dSFT (distilled supervised fine-tuning) 步骤: ① 生成多轮AI对话: 开始于从一个数据集中随机选择一个提示

小型语言模型 Zephyr-7B

被高估的Pika，被低估的多模态AI

例如，在医疗领域可以通过结合图像、录音和病历文本，提供更准确的诊断和治疗方案；在交通领域，结合图像和传感器数据，带来更智能、更安全的自动驾驶体验；在教育领域，将文本、声音、视频相结合，呈现更具互动性的教育内容

大模型多模态

七问大模型幻觉｜LLM Hallucination

源与目标的差异：当我们在存在源与目标差异的数据上训练模型时，模型产生的文本可能与原始源内容产生偏差

大模型

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（下）

在竞争环境中，代理可以通过动态互动迅速调整策略，以选择最有利或最理性的行动。

大模型

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