文章列表-AI魔法学院

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大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

2017年，谷歌首次将MoE引入自然语言处理领域，通过在LSTM层之间增加MoE实现了机器翻译方面的性能提升； 2020年，Gshard首次将MoE技术引入Transformer架构中，并提供了高效的分布式并行计算架构

MoE 大模型

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

本文将讲述从PDF中将表格、图像和纯文本提取出文本信息的完整过程，主要内容： PDF的分类：文本型、OCR和扫描型针对不同类型的PDF，我们提取的理论依据环境安装编写提取纯文本的函数

大语言模型 python

领域大模型LLM训练Trick

答：如果仅仅使用领域数据集进行模型训练，模型很容易出现灾难性遗忘现象，为了解决这个问题通常在领域训练的过程中加入通用数据集。

垂直训练大模型

动作识别模型有哪些

动作识别模型主要有： · TWO-STREAM CNN:网络顾名思义分为两个部分，一部分处理RGB图像，一部分处理光流图像。

动作识别模型

使用这个工具后，我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍！

RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种检索增强生成技术，它利用大型语言模型来处理用户查询，RAG 技术的主要组成包括数据提取—embedding—创建索引—检索—

RAG 大语言模型

无一幸免！OpenAI最强竞对Anthropic：“长上下文”让大模型更不安全

其中一个让大模型能力增强的方法之一，便是增加大模型的上下文窗口。

Anthropic 大语言模型

Agent四大范式 | 综述：全面理解Agent工作原理

摘要随着大型语言模型（LLMs）展现出显著的智能，将其应用于自主代理规划模块的研究受到了广泛关注。

Agent 大语言模型

百模大战，谁是大模型的裁判员？

自GLUE作为最早明确、规范的大语言模型评测基准发布以来，在大语言模型评测基准的议题上，主要分为几条评测路径：一是以GLUE为代表，通过评估模型在自然语言推断、文本蕴含、情感分析、语义相似等NLU

大模型

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

What：什么是模型量化简单来说，模型量化（Model Quantization）就是通过某种方法将浮点模型转为定点模型。

大模型

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

从语音输入到最终的语音输出，模型直接学习整个映射过程，无需多个独立模块的拼接和复杂的中间处理步骤。

Westlake -Omni 语音

忘了提示词吧，用自然语言教会AI画出想象力

前一段时间，我推荐了一个stable diffsion的翻译插件，和大部分其他翻译插件不同的是，它是基于离线大模型的插件，速度快、效率高。

文生图

关于AI声音生成的一切（语音+音乐+嘴型）

提供了比原始 Whisper 模型快 70 倍的实时语音转录速度，并使用了更快的后端 faster-whisper。

声音

中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型-中文LLaMA-2以及Alpaca-2系列模型

这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。

大模型

LangChain 的问题所在

由 Harrison Chase 开发的 LangChain 是一个用于与 OpenAI 的 GPT API（后来扩展到更多模型）进行人工智能文本生成交互的 Python 和 JavaScript 库。

大模型大语言模型

投资人逃离大模型

互联网大厂：腾讯混元大模型是由腾讯公司研发的大语言模型，其智元体平台为腾讯元器。

大模型

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