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微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

，输出：_______ 二者目的都是挖掘语言模型本身已掌握的知识，prompt是激发语言模型补全能力，是针对某特定任务而言，不同的任务需要给出不同的表达形式；instruct则是激发语言模型的理解能力

训练微调

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

为了更好地处理上下文依赖和语义理解，Transformer 模型应运而生。

RAG Embedding

Stable Diffusion

Stable Diffusion API

如果这是你第一次使用此 UI，请花点时间探索和了解它的一些功能和设置。

文生图 SD

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

在一些复杂的自然语言理解NLU任务上效果很差，同时预训练模型的参数量不能过小。

微调大模型

大模型再发展5年，搜索引擎还在么？

助理首先冲击搜索，相当于在搜索上又套了个壳，推荐由于本质上相当于是助理在后台进行推送，影响还在搜索之后，比如个人助理怎么和推荐进行交互一样是需要解决的问题。

大模型

开源打败闭源？Meta即将推出开源代码生成平台Code Llama，剑指OpenAI Codex

该模型的神经架构受到 Meta Llama 2 的启发，表现出对编码语法和语义的深刻理解。

开源模型

AI Agent：大模型与场景间的价值之桥，但不适合当纯技术看

瓮中之脑解决前一个场景下的问题相对容易，最傻的方法就是定期升级一下，但单独的瓮中之脑解决不了后一个场景里的问题。

大模型

Dynamic Prompts插件，魔法提示词由魔法帮你补全（插件篇）

而动态提示词可以简单理解是提示词矩阵的高级版。

文生图提示词

如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下

所以我们必须寻找其他方法来解决这个问题。

大模型

腾讯开源混元AI绘画大模型

一是中文原生，不需要经过转译的过程，大模型可以理解原生中文，这点很重要，要比Stable Diffusion加个翻译插件好得多，尤其是在古文直接生成图方面，有着强大的优势。

腾讯混元文生图

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

对于这两种方法各自有各自使用的应用场景，提示工程解决的问题，往往不会用微调（如小语义空间内的推理问题），微调通常用于解决那些无法通过特征工程解决的问题。

大模型

你是否发现ChatGPT甚至不能按字数要求回复问题？有人做了评测并讨论了可能的原因

先前的工作有通过在特定任务上做微调如controlled paraphrase generation受控改述生成或设置受限解码策略如look-back decoding strategy回顾式解码策略

大模型控制

大模型训练为什么用A100不用4090

前面几个问题都中规中矩的，panelists 有点放不开，我就提了一个问题，网络历史上的重要成就基本上都基于对应用场景深刻的理解，但我们现在做网络的很多都不了解 AI，甚至连每个 tensor 的大小和每个

大模型

史上最好的中文大预言模型出现了！！！

当然还有输入长度和文本解析能力。

Kimi Chat 大模型

最新大模型面经+感受，4家大厂offer！

感觉他们可能是因为这两年刚毕业一批人，空出一些hc，因为我这种强化学习背景的，只能说是业务算法的一个探索方向，不算是核心解决方案。

大模型面试

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