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个人从零预训练1B LLM心路历程

Steel LLM的tokenizer直接使用的是qwen的，并没有重新训练。

LLM 训练

3 个令人惊艳的 AI 文档神器，开源了！

用户可以直接让 AI 总结并提取《了不起的盖茨比》这本小说的关键内容。

大模型开源模型

图片生成速度最高提升10倍！可以做到“实时”生成！清华推出LCM/LCM-LoRA！

一般来说，SD模型需要25到50步才能生成一张图像，这对于实时应用来说是不可接受的。

LCM/LCM-LoRA 文生图

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

一个万能提问公式，让大模型生成高质量回答

分享一个万能的提问公式接下来给大家分享，具体如何引导 ChatGPT 生成高质量回答：一个好的 Prompt 里面最好涵盖以下五个部分你是谁（角色扮演）：如一个专业的翻译、有多年经验的作家...

提示词

ChatGPT写论文最强指令！

同时，请按照重要性或时间顺序为文献排序，并提供链接或引用信息。

ChatGPT 指令

RAT = CoT + RAG

来自北京大学、加州大学洛杉矶分校和北京通用人工智能研究院的研究人员提出的 Retrieval Augmented Thoughts (RAT) 方法，旨在直接解决 LLM 中的事实准确性问题。

RAT 协同思维链检索增强生成

Westlake - Omni：西湖心辰推出的全球首个开源的中文情感端 - 端语音交互大模型

此外，端到端的设计是它的一大亮点，这种设计直接从文本输入生成语音输出，无需繁琐的中间环节，极大地提高了语音合成的效率和准确性。

Westlake -Omni 语音

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

一句话总结这份文档；第三步，总结内容并写成摘要；第四步，越详细地列举文档的大纲，越详细越好；得到结果：第二步详读文档在阅读了第一步的结果的基础上，紧接着继续追问

Ollama AnythingLLM 阅读

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

过去在RLHF的初学阶段，有一个问题最直接地困惑着我： · 如何在NLP语境下理解强化学习的框架？

PPO 大模型源码解读

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

而在企业检索应用中，我相信做过这一块应用的人都会遇到embedding的问题，你的embedding模型会直接影响检索和生成的效率

大模型

最顶尖的大语言模型人才，只关心这10个挑战

在半年内，整个模型社区找到了一种新方法，能够创建一个在性能方面几乎接近GPT-3.5、但其内存占用不到前者2%的模型。

大语言模型

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2310.03262.pdf Scaling Prediction 多次出现在 OpenAI 2023 年 3 月发布的 GPT-4 技术报告中。

Grok-1 开源模型

产品经理必会的3大流程：业务流程、功能流程、页面流程（附案例）

流程图是按照一定的规则和说明，用有顺序且带箭头连接的线框图，将一个业务或功能的具体操作步骤展现出来。

产品经理流程

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

基于 Transformer 的扩散先验并不是预测每一步的噪声值，而是直接预测每一步去噪后的图像表征。

Stable Diffusion DALL·E

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