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Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

所有内容均按照重要性和独特性进行排序，并将链接附在下方。

Transformer

震撼科技界：清华大学与智谱AI联手，引领中文长文智能写作新纪元！

该平台汇集了超过120个多样化且具有特色的用户写作指令，全面覆盖了不同长度和类型的需求。

写作长文本

大模型外挂知识库优化技巧-如何更有效的利用召回的文档

虽然我们可以用特定领域再进行微调/二次预训练，仍然不能避免其“胡说八道”，而且训练不好很可能“灾难遗忘”，失去一些通用能力。

大模型

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

该方法期望一个特定的指令集，通常描述为“系统消息”，以指导模型。

RAG-Fusion 检索增强

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

MEGALODON 继承了 MEGA（带有门控注意力的指数移动平均）的架构，并进一步引入了多种技术组件来提高其能力和稳定性，包括复数指数移动平均（CEMA）、时间步归一化层、归一化注意力机制和具有两个特征的预归一化

Meta 长文本大模型

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

它有三种不同的模型大小（即7B、13B和70B），与Llama 1模型相比有显著改进，包括在40%更多的tokens上进行训练，具有更长的上下文长度（4k tokens ��

开源模型

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

主要是因为孙燕姿的音色独特，吐词清晰，网络上存在她的大量歌曲，非常便于训练。

so-vits-svc 音色转换教程

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

主要是因为孙燕姿的音色独特，吐词清晰，网络上存在她的大量歌曲，非常便于训练。

声音 sovits

企业数字化转型的“阿里阿德涅之线”在哪？

古希腊神话中，有一条著名的阿里阿德涅之线，那是未来的雅典国王忒休斯走出克里特岛米诺斯迷宫的关键。

大模型用户

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

比如..

开源模型

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

推理阶段通常比训练阶段要求更低的显存，因为不涉及梯度计算和参数更新等大量计算。

开源模型

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

提出的方案如下图所示，暂且称它为「增量更新」模式，在 data-transform 这一步、embedding 之前针对没个 chunk 做一次 hash，记录下来 hash 值，每次源数据更新了只需要在这一步里面比对一下

大模型

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

这是一种比较简单地认识LLM Agents的方式，强调了其基本性质和核心特点，即“以LLM为核心”和“内部模块”。

LLM Agents

结构化Prompt必备基础：5分钟学会Markdown语法，实现提示词创作自由！

对于此，经常写作的同学应该不陌生，比如某书文档、某道笔记、GitHub都支持Markdown。

Prompt 提示词 Markdown

Learn Prompting-基础篇

如果你特别想了解专业人士如何使用人工智能来实现自动化，那么应用提示部分是你所感兴趣的。

prompt

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