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Yi技术报告细节分享

Paper: https://arxiv.org/abs/2403.04652 预训练阶段数据构造 Yi模型在预训练阶段的数据处理流程主要如下图所示，主要是对爬取的网络文本进行数据过滤和去重

Yi模型大模型

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

Agent 图解我可以通过可视化和实例来进一步解释 Agent 的概念：Agent 是让 LLM（大型语言模型）具备目标实现的能力，并通过自我激励循环来实现这个目标。

大模型

预训练对话大模型深度解读

不过创始人为Transformer和LaMDA的作者，估值超过10亿美元，是角色扮演类聊天机器人，主要功能包含：与AI扮演的角色自由聊天通过定义角色描述自由创建角色通过声音、图片和橘色进行多模态交互

基于Ollama本地部署谷歌开源Gemma大模型！

论文内的性能如下图：好了，以上就是Gemma的简单介绍，有兴趣的小伙伴可以看下原文：传送门：https://blog.google/technology/developers

ollama gemma qwen

大模型压缩首篇综述来啦~

量化（Quantization） · 低秩分解（Low-Rank Factorization）图1

大模型

Windrecorder：连续记录屏幕内容，通过OCR技术识别记录内容

nbsp; Roadmap 以较小的文件体积稳定持续地录制屏幕只识别发生变化的画面，在数据库中存储索引完善的图形界面

Windrecorder 录屏

来个优秀的开源人脸识别项目！

InsightFace 的主要功能如下： 1. 2D 人脸识别：基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别算法，可以对人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现人脸识别。

人脸识别开源项目

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！

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2408.07055 项目地址：https://github.com/THUDM/LongWriter 本文所附图片均来源于论文开源项目

写作长文本

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

例如近期发布的模型 MPT-30B-Chat [11] 即混合了多种的对话数据集，如下：图1.微调MPT-30B-Chat模型用到的混合数据集图片来源：https://www.mosaicml.com

大模型

为什么说腾讯22年前的这份神级PPT是立项汇报的天花板？

开始具体分析韩国的Avatar运营情况，一个图表直接上最重要的收入数据，并对数据进行总结。

PPT 腾讯立项汇报

分析了数百万ChatGPT用户会话后发现的秘密

该分布如下图所示：在这里我们可以看到，自 5 月份以来，每月 1-2 次的访问量确实有所下降。

大语言模型

国产大模型与全球最强大模型大比拼：语义理解、数学推理同台竞技，究竟谁更厉害

DataLearner大模型综合评测对比地址如下：https://www.datalearner.com/ai-models/llm-evaluation 下图是一个截图： ·&

大模型

混合专家模型 (MoE) 详解

例如，在下图中，“More”这个令牌可能被发送到第二个专家，而“Parameters”这个令牌被发送到第一个专家。

MoE大模型

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

△图源：由DALL·E 3生成那么以RAG、向量数据库为代表的这一派技术，在现实场景中到底用得如何呢？

向量数据库大模型 cpu

如何修复GPT幻觉、及评估数据集的挑战

以下是一些出色的方法：说明法学硕士解决问题的各种方法的示意图现在，让我们深入研究每种方法并评估它们在数据集上的质量。

大模型

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