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【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

可以认为这来自于其强大的自然语言处理能力，这主要体现在两个方面： § 输入侧：极高的自然语言理解能力这种理解能力超越了以往所有的自然语言处理(NLP)技术。

大语言模型

大规模训练系列之技术挑战

更多的 featuremap 意味着更强的学习能力，因此对比相同结构的小模型，大模型有着更好的精度。

开源模型

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

3.对比国内大模型，Kimichat 的长文本能力最强，内测支持200万字上下文输入了。

Ollama AnythingLLM 阅读

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

LLM 的潜力不仅仅是生成写得很好的副本、故事、散文和程序；它可以被框架为一个强大的一般问题解决者。

GPT-4

这个数字人开源项目太牛了，非常全面的项目解决方案(含源码)

目前进展一、APP载入UE数字人： 1、像素流服务搭建及优化：已经完成，上线时会同步开放代码 2、UE音频流插件：正在调试修复Bug. 3、改进BS唇型：进行中.

Fay 开源项目数字人

个人从零预训练1B LLM心路历程

但实际预训练完的模型回答方式非常的四不像。。。

LLM 训练

11个非常简短却十分神奇的 ChatGPT 指令，刷新你的认知

总之，混沌理论试图在看似混乱的系统中发现潜在的模式和秩序。

提示词

PDFTriage:面向长篇结构化文档的问答

我们的实验证明,增强了PDFTriage的模型在现有的检索增强LLM失败的几类问题上都有效。

大语言模型 PDF 文档

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

一张图来看YOCO和标准Transformer的比较。

Decoder-Decoder YOCO 架构

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

比如说在包含数百万本书、文章和网站的数据集上预训练像 GPT-3 这样的语言模型。

大模型训练

几款开源的OCR识别项目，收藏备用

github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git EasyOCR EasyOCR是用Python编写基于Tesseract的OCR识别库，用于图像识别输出文本

OCR

混合专家模型 (MoE) 详解

这种情况可能会自我加强，因为受欢迎的专家训练得更快，因此它们更容易被选择。

MoE大模型

比尔盖茨最新预言：AI智能体颠覆计算机交互体验甚至软件行业

它们还将颠覆软件行业，带来自我们从键入命令到点击图标以来最大的计算革命。”

AI智能体

国内外开源大语言模型一览表

MOSS基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。

大模型

大模型能自己优化Prompt了，曾经那么火的提示工程要死了吗？

自动微调的提示也能让图像变好看图像生成算法也能受益于自动生成的 prompt。

prompt 大模型提示

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