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自己电脑上跑大语言模型（LLM）要多少内存？

如果要训练模型的话，以使用的训练模式不同，优化方式不同，所需要的计算资源会更多。

大语言模型运行

Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

应用场景 Llama3-ChatQA-1.5的小尺寸和高性能使其非常适合部署在资源受限的环境中，如边缘设备。

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

无限逼近真人效果的“超真实人像大模型”，或许它才是你一直在寻找的真爱！

o o o 2023年，由DeepFloyd实验室开源了DeepFloyd算法

大模型文生图

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

因此，MoE模型的稀疏性存在一种平衡挑战，需要根据具体的应用需求和计算资源限制来调整门控网络的设计和参数。

MoE 大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 文生图全网最细详解

并不是越高越好来看看效果会发现步数到了60其实也还好，但同时需要考虑到性价比，步数越高也就意味着耗费的资源会越多，对机器的配置会更高。

文生图 SD

对于大模型RAG技术的一些思考

这里使用了多个开源模型进行协同分析，例如版面分析使用了百度的PP-StructureV2，能够对Text、Title、Figure、Figure caption、Table、Table caption、

RAG 大模型

SDXL 1.0 | 一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

直接搜索 “关于SDXL 1.0，这个视频里有你想知道的全部” 就可以了，介绍里面有学习资料包，包含了 ComfyUI 软件包、模型等资料，不好翻墙的同学可以直接从里面下载相关资源。

大模型

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

LangChain 提出的方案如下图所示，暂且称它为「增量更新」模式，在 data-transform 这一步、embedding 之前针对没个 chunk 做一次 hash，记录下来 hash 值，每次源数据更新了只需要在这一步里面比对一下

大模型

经典Prompt欣赏 - GitHub Copilot Chat

活动文档是用户目前正在查看的源代码。

prompt 提示词

解读：一个数学在线教育网站如何做到一千万月访问量

从流量来源分布可以看到，大部分流量来自于搜索引擎和直接访问，其中从搜索引擎中每个月可以获取七百万左右访问量。

访问量

一张照片秒生不同风格图像！小红书InstantID来了！

02 技术特点 · 零样本学习：InstantID不依赖于大量的训练数据，它能够直接从一张图像中提取身份特征，这对于资源有限的场景尤其有价值。

InstantID 文生图

如何使用ChatGPT写论文

提供一些能帮助我提高数据分析技能的资源 2.

ChatGPT 写作

prompt必须知道的26条军规

<fontcolor=FF0000> 特别注意：prompt是模型训练不充分或者大模型没有来到智能时代的中间产物，每个模型用到的prompt可能都不一样；宣称10万月薪还招不到人的广告可以不用看了

prompt 大模型

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

作者 | Galina Alperovich 来源 | OneFlow社区 ID | OneFlowTechnology 最近有几个新的语言大模型（LLM）发布，这些模型可以使用非常大的上下文窗口

大模型

造梦师手记：C站最受欢迎的大模型推出了SFW版

这和最近Stable Diffusion的广泛应用有关，这个开源软件已经成为很多绘图工具的底层，通过API接口等形式，为用户提供各式各样的AI绘图服务。

DreamShaper 大模型文生图

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