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深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

这里列举几个比较经典的方法和库：Word2Vec、Elmo、bert、fasttext，glove等。

embedding

实测：本地跑llama3:70B需要什么配置

展示一波LLM排名这么帅还不要钱，就问你想不想要也许从此强大的模型不再只是厂商云端的特权，现在每个人都可以在本地部署Llama 3。

llama GPU内存

第3期 SDXL和SD的10大区别！你知道几个？

SDXL 基础模型所使用的 Unet 包含了2.6B（26亿）的参数，对比 SD1.5的 860M（8600万），相差超过三倍。

文生图

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

后来居上的 Claude，也在该特性上持续发力，将原有大模型的 Token 上限硬生生拉到了 100K（约 7.5 万个单词）。

大模型开源模型

大模型微调数据选择和构造技巧

比如我们会经常遇到下面几种情况： 1.数据要不要都去标注，标的比较慢咋办？

大模型微调

如何使用ChatGPT一天搞定论文初稿

神器一键定位超亿篇学术论文让ChatGPT提供选题思路例如输入：我是一名研究生，专业是软件工程，现在要写硕士毕业论文，请为我提供5个该方向的论文选题，要求体现学术创新性这里我写的比较简略

ChatGPT 写作

Stable Diffusion

stable diffusion最全18种controlnet模型，详细教程讲解。

出的图片比原图少了某些元素，可以一次性生成多张图片。

Stable Diffusion 文生图 controlnet

SDXL风格插件，超越Midjourney的时刻来了

和SD1.5相比，SDXL对自然语言的理解更加到位，和SD1.5的模型相比，SDXL的模型素材更多、更清晰，只需要结合几个常用的LoRA，就能最大限度的还原想象中的场景。

SDXL

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

简单来说，如果你先问 LLM 几十个危害性较小的问题，就可以说服它告诉你一些危害性较大问题的答案，比如“如何制造炸弹”。

Anthropic 大语言模型

MaskGCT：登上GitHub趋势榜榜首的TTS开源大模型

语音语义表示编解码器用于将语音转换为离散的语义标记，这些标记通常通过离散化来自语音自监督学习（SSL）模型的特征获得。

MaskGCT 声音克隆

掌握Prompt的6心法

比如说,有人对你说: "小明,去买点面包回来。"

prompt 写作

GPU 性能（数据表）快速参考

ensp; NVIDIA GPU 的命名规则 · 2 L2/T4/A10/A10G/V100对比

GPU 算力

AI国力战争：GPU是明线，HBM是暗线

HBM也是AI芯片中占比最高的部分，根据外媒的拆解，H100的成本接近3000美元，而其中占比最高的是来自海力士的HBM，总计达到2000美元左右，超过制造和封装，成为成本中最大的单一占比项。

GPU HBM 大模型

中文通用大模型最全汇总

地址：https://github.com/OpenLMLab/OpenChineseLLaMA 简介：基于 LLaMA-7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座，对比原版

大模型开源模型

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

对比通用大模型而言，它的实际生成效果更加自然美观。

大模型文生图

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