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个人从零预训练1B LLM心路历程

随着项目的推进，我其实已经分享过了如下4篇文章：【从零训练Steel-LLM】预训练数据收集与处理【从零训练Steel-LLM】预训练代码讲解、改进与测试【从零训练Steel-LLM

LLM 训练

在飞速发展的时代管理AI风险

为了使人工智能成为一种福祉，我们必须重新定位；仅推动人工智能能力是不够的。

人工智能伦理

国内厂商语音识别与Whisper评测：现状与概况对比

同时，本文也有助于推动国内语音识别技术的发展，促进技术创新和产业升级。

语音识别 Faster-Whisper

分享使用SDXL 1.0模型的一些技巧和心得

我们可以在这里体验SDXL模型，现在已经推出了1.0版本，所以你可以在这里体验。

文生图

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

再看下 Agents 「Turn your LLMs into reasoning engines」，reasoning engines 推理引擎，这什么意思呢？

大模型

关于AI声音生成的一切（语音+音乐+嘴型）

ensp; 语音转文字 •Const-me/Whisper（解压就能用）: OpenAI Whisper自动语音识别模型的高性能GPGPU推理

声音

Animatediff V2 版本来了！就一个字：秀

1.2) 5: open eyes 首先是正常我们描述人物的提示词，然后在不同的帧数，指定不同的动作，如果我们总帧数只有 8 帧，那提示词里最大只能写 7 哦，0 对应第一帧，7 对应第八帧，依次类推，

Animatediff 文生图

LLM微调经验&认知

int8推理太慢了！

LLM 大模型

必读！RAG好用的3种Router

有必要收集以下指标：负对数似然（negative log likelihood）、BERT相似度评分（BERTSim）、推理时间（以秒为单位）、总输入标记数和总输出标记数。

RAG Router

本地运行140亿参数，阿里千问玩起来！Qwen+Win11+3060

文档提供了：快速上手Qwen-Chat教程，玩转大模型推理.

大模型

真格基金大模型能力测试问题集---基础篇

因此，我们几个 VC 麻瓜，作为对话式 AI 的重度用户，从自身需求出发，总结推出了「Z-Bench」—— 一个为非技术人员定性测试大模型对话式产品（类 ChatGPT 产品）准备的测试集。

大模型训练中文

万字长文-大语言模型指令调优综述

FLAN 数据集是由 12 个NLP任务(如自然语言推理、常识推理、释义生成等)的62 个数据集组成的(指令、对)对集合，通过在统一任务形式化下填充各种指令模板来构建。

大语言模型

Stable Diffusion

50张图“毒倒”Stable Diffusion，汽车和牛都分不清了

尤其是随着时间的推移，这些模型变得更加强大，人们对它们的信任度增加时，所面临的风险也只会增加。

StableDiffusion

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

image-20230805200030528 推理在 P-tuning v2 训练时模型只保存 PrefixEncoder 部分的参数，所以在推理时需要同时加载原 ChatGLM2-6B 模型以及

ChatGLM2-6B

登顶的小熊猫模型出AI产品了！3步10秒出一张海报，可免费商用

官推下面已经有很多网友附上了自己生成的海报设计图，be like：当有人连连惊叹这个功能就像魔法（magic）一样令人着迷时，官方用下面这张AI生成的海报来回应了他：动图版海报

图形设计生成器文生图

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