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手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

ORPO偏好微调，数据集工具指南！

MoE 专家混合模型

一文汇总市面上所有prompts提示词框架！

1 ICIO框架 Instruction：指令即你希望AI执行的具体任务 Context：背景信息给AI更多的背景信息引导模型做出更贴合需求的回复

prompt 提示词

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

MemGPT 允许你使用长期记忆和自定义工具构建 LLM Agent 最近有个新项目MemGPT，这个东西真的挺有意思，它可以让大型语言模型，比如让GPT-4这样的llm处理比原生更长的上下文窗口

MemGPT 大语言模型

StreamingLLM 框架：利用最新标记让 AI 记住你的话、创作长篇小说，探索无限长度文本

01 — 在和ChatGPT这类的大模型LLM对话时，有时候会感觉好像在与一只七秒记忆的鱼对话，因为它能处理的令牌token长度是有限制的。

大模型 llm框架

图解 transformer——逐层介绍

所以它产生一个类似形状的矩阵，可以添加到嵌入矩阵中。

Transformer 大模型图解

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

SD的核心来源于Latent Diffusion这个工作，常规的扩散模型是基于pixel的生成模型，而Latent Diffusion是基于latent的生成模型，它先采用一个autoencoder将图像压缩到

StableDiffusion 文生图

Stable Diffusion

【ComfyUI】Blender+Stable Diffusion！少年啊，这盛世如你所愿！（附中文汉化插件）

找到“无限圣杯节点工具”里面的压缩包，不用解压，直接选择压缩包进行安装。

开源模型

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

那种微调质量的超高数据集，确实得一个一个手工处理。

LangChain 知识库

最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

在构建RAG这类基于LLM的应用程序中，分块（chunking）是将大块文本分解成小段的过程。

RAG 大模型

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

大模型一般认为NLP领域的大模型>=10 Billion参数(也有人认为是6B、7B, 工业界用, 开始展现涌现能力);经典大模型有GPT-3、BLOOM、Flan-T5、GPT-NeoX、

大模型

金融行业中 Fintech 的应用场景

咱们BI的前几节课中，主要是使用员工离职预测这个项目来展开讲了一下做BI的预测全家桶以及集成学习的内容，算是窥入了BI的门径。

Fintech 金融

耗时7天，终于把15种ControlNet模型搞明白了

controlnet的面板上传一张人物姿势的照片下面的“启用”按钮一定要打开，其他按钮可以按照我的选电脑显存比较低还可以打开“低显存模式”，但是照片生成速度会比较慢看到控制类型有很多个选项

文生图

实测：本地跑llama3:70B需要什么配置

以前，想要在本地运行类似GPT-4级别的模型几乎是不可能的，因为它们需要庞大的计算资源和专业的设备。

llama GPU内存

Stable Diffusion

还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了

nbsp; 虽然图像很普通，但至少没有出现恐怖场景，提示词只需要简单的 “chinese woman”即可，负向提示词都可以省略，更关键的是，再也不需要使用其他特别训练的大模型或者搭配类似国风

SDXL

腾讯出品！开源AI数字人框架！号称可以不限时长

今天，介绍一个开源创新的虚拟人视频生成框架：MuseV MuseV是由腾讯音乐娱乐的天琴实验室开源，MuseV专注于生成高质量的虚拟人视频和口型同步，能够制作出具有高度一致性和自然表情的长视频内容

MuseV 视频数字人框架

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