文章列表-AI魔法学院

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达摩院SPACE对话大模型：知识注入与知识利用

以 Spider 数据集为例，在标记 Spider 数据集的同时，他们是看到数据集的，导致他们在编写数据集的时候，所用到的词汇，都是存在原文中的词汇。

大模型

Mixtral 7B 官宣免费，一大波 AI 模型也免费了，有网就能用！

MythoMist 的诞生是为了减少“预期”、“服务”及其衍生词等术语的出现频率，这些术语在 ChatGPT 角色扮演数据集的背景下获得了负面含义。

开源大模型

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

架构层面，Llama 3选择了经典的仅解码（decoder-only）式Transformer架构，采用包含128K token词汇表的分词器。

meta llama3

Qwen2.5更新百万超长上下文，推理速度4.3倍加速，网友：RAG要过时了

没错，Qwen2.5系列新成员Qwen2.5-Turbo，这回主打的就是支持超长上下文，并且把性价比卷出了花儿： § 上下文长度从128k扩展到1M，相当于100万个英文单词或150万个汉字，也就是

Qwen2.5 开源模型

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

out_features=102400, bias=False) ) 我们从上往下，从embedding层的维度来看，与Gemma, LLaMA和Qwen的经验一致，Deepseek也选取了较大的输入词表作为模型的输入

Deepseek-V2 大模型

开源大语言模型完整列表

3.更好地支持多语言：基于更大词表的分词器在分词上更高效，同时它对其他语言表现更加友好。

开源模型大语言模型

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

ensp; · 提示工程优化：优化模板增加提示词约束

RAG 检索增强

8个常用中文OCR数据集，附下载链接

数据集的基本单元是文本行而非单词。

OCR

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

ensp; · 提示工程优化：优化模板增加提示词约束

RAG 检索增强生成

有道开源的国产语音库EmotiVoice爆火了！具有情绪控制功能的语音合成引擎！

然后我们点击提示的地址打开网页即可看到：接下来我们就完全可以再页面上愉快的使用TTS功能了，可以自定义选择说话人、情感语气提示词、语音文本及相应的语言（支持中文和英文），然后点击合成即可生成语音文件

EmotiVoice 语音库

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

科技类短文的翻译，这里采用了宝玉的Prompt，从效果来看，Kimi其实支持的还不错，针对更长的文章比如上万个词那种，我还没进行过测试。

KimiChat 写作

体验完阿里的EMO模型，我emo了

是不是开发人员搞AI模型太痛苦了，所以才取了这个名字，哈哈二、如何体验首先是需要先下载通义千问App，但这个功能并没有在界面展示出来，需要手动输入 “EMO” 关键词出发

EMO 文生图

LLM微调经验&认知

模型一但学会中文后，一些指令微调数据集里没见过的中文词汇它竟然也可以理解和输出，这里有些惊奇。

LLM 大模型

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

用好大模型的第一个层次，是掌握提示词工程(Prompt Engineering) ，《人人都需要掌握的Prompt Engineering技巧》一文中有详细的介绍，这里不再赘述。

大模型微调

构建开源多模态RAG系统

传统的模型假设单词的意义仅来自文本上下文，而这个任务则探索了将视觉维度纳入以增强语言模型。

RAG 大模型

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