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2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

LLM项目生命周期在介绍大模型微调方法之前，首先带大家了解一下大语言模型的项目生命周期，它大致可以分为以下几个步骤，如下图所示「1、项目目标」：首先，明确项目目标。

大模型微调

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

今天我们看到这些系统产生了幻觉，它们并不真正了解现实世界。

AGI 大语言模型观点

Ollama还是vLLM？深度解析四大顶级LLM服务框架：性能、特性与技术选型指南

为了解决这一挑战，多种开源 LLM 服务框架应运而生。

LLM 服务框架

备案通过且面向公众开放的国产精品大模型汇总，附访问链接

今年(2023年)8月15日正式施行的《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求每一个大模型企业的生成式AI产品若想要“持证上岗”，就必须逐条核对是否符合这改办法的要求。

大模型国产

大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习

在此之前，传统的语言模型通常只能生成符合语法规则的句子，但往往无法理解用户意图，导致生成的输出与用户期望不符。

大模型训练

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

语言模型作为“大脑”,负责解析用户意图和生成响应。

大语言模型推荐

我用AI写小说：「国学篇」如何将国学插入小说中

主题与情节设定小说的主题可以围绕国学的某一具体元素进行展开，如以儒、释、道等思想探讨人生哲理，或以春秋战国等历史背景构建故事框架。

国风国学写作

数据分析思路系列-如何建立指标体系

对于一些毕业生在面试数据分析岗位的时候，面试可能经常会被问到这样一个问题：你会选择什么指标去反映这个问题，或者你会用哪些指标去分析这件事？

数据分析指标体系

京东开源普通话数字人JoyHallo，一口流利标准普通话还会讲英语

在音频驱动的视频生成领域，制作普通话视频面临着许多挑战。

JoyHallo 数字人开源模型

大模型是怎么“用工具”的：一文讲透 Function Calling 策略

注意几点：名字不能模糊（get_weather总比tool_1好）描述要清晰，别让模型靠猜第二步：生成调用指令用户提问：“33加77等于多少？”

Function Calling 大模型

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

为了解决模型难以部署到板端的问题，我们就需要通过模型量化来降低模型的复杂性，这个过程不可避免的会发生精度损失。

大模型

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

生物学家、物理学家、生态学家和其他科学家使用「涌现」一词来描述当一大群事物作为一个整体时出现的自组织、集体行为。

prompt 大模型

分析了数百万ChatGPT用户会话后发现的秘密

生成式人工智能，尤其是 ChatGPT 已经吸引了科技媒体、主流媒体以及几乎各个领域的专业人士的讨论。

大语言模型

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

huggingface.co/pyannote/speaker-diarization-3.1 以上代码即使你运行的时候把模型下载到缓存里了，偶尔还是会443，笔者猜测这玩意就算你下载下来了还是还是要联网推理，所以，要部署到生产环境的同学最好还是使用离线加载

faster-whisper 语者识别 ASR

Roop参数说明，ROOP->StyleGAN演示！

首先，简单说一下，视频的原素材全部由AI生成！

视频 StyleGAN

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