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如何最简单、通俗地理解Transformer？

一切源于2017年谷歌Brain团队那篇鼎鼎大名的文章“Attention Is All You Need”（注意力就是你所需要的一切），就是这篇文章提出了Transformer网络结构。

Transformer 大模型

AI Agent：大模型与场景间的价值之桥，但不适合当纯技术看

AI Agent非常关键，没有它我们就无法扩展大模型的应用边界，无法扩展边界我们就无法完成大模型的成功商业化，无法成功商业化AI可能就会再亏损十年。

大模型

AIGC的7个黑暗面

然后，瞧，他们只是编造了一些东西，就像一个四年级的学生试图假装它一样。

大模型

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

chatglm2-6b LLM_MODEL = "chatglm2-6b" 项目启动 Web 模式启动 python webui.py 如果报了这个错

知识库

AIGC工具提示词技巧

项目地址：https://cloud.baidu.com/qianfandev/prompt AI视频重大突破：Sora 去年我们在编写书时，大家用的更多的还是文生文和文生图这个领域，而文生视频在去年做的都比较糙

AIGC 提示词

如何用人工智能提升打工人的文案能力

以X视角重新解读以上内容，并输出类型为Y的内容：X可以是您的目标受众（例如消费者、打工人、年轻人），或者某种态度（素食主义者等）。

提示词

从声纹模型到语音合成：音频处理 AI 技术前沿 | 开源专题 No.45

该项目的核心优势和特点包括： · 支持多种数据集，并经过测试 · 可与最新版本 (2021年8月) 的 PyTorch 一起工作，并且可以利用 GPU 加速 · 通过重复使用预先训练好的编码器

AudioCraft 音频

XX来信：智能体设计模式2：Reflection

亲爱的朋友们, 之前我介绍了AI智能体工作流的四种设计模式，我相信它们将在今年推动重大进展：Reflection, Tool use, Planning and

Reflection 智能体

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

据论文描述，多样本越狱攻击利用了 LLM 在过去一年中大幅增长的一项功能——上下文窗口，即可以处理的输入信息量。

Anthropic 大语言模型

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

由16年论文 Gaussian Error Linear Units (GELUs) 提出，随后被GPT-2、BERT、RoBERTa、ALBERT 等NLP模型所采用。

大模型

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

PPL以4K上下文大小计算，C-Eval汇报的是valid集合上zero-shot和5-shot结果。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30种采样器全解

2023年新采样器 UniPC：统一预测校正器，收敛快，10步左右产生可用画面。

Stable Diffusion 采样器

10个值得收藏的ChatGPT辅助编程技巧

你需要承认 ChatGPT 已经使用 2021 年之前的公开数据进行了训练。

编程提示词 chatgpt

关于GPT-4在变笨，有人写了篇论文证实了这一点

通过对比2023年3月和6月两个版本的大模型，这篇论文发现了如下结果。

大模型

OpenAI开源大模型调测工具Transformer Debugger：可以在训练大模型之前理解模型的运行情况并干预

尽管近年来出现了一些解释AI模型的方法和工具，但对于非常大和复杂的模型，这些方法往往效果有限或者难以应用。

大模型调试工具

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