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人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

在微调过程中，通过反向传播算法对模型进行优化，使得模型在目标任务上表现更好；评估：使用目标任务的测试集对微调后的模型进行评估，得到模型在目标任务上的性能指标。

大模型微调

产品运营全流程SOP

- 希望对大家有所帮助～出自：https://mp.weixin.qq.com/s/fWu2KvWf0UKHOt7A0dB6Xw

产品运营

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

这种设计使得模型训练和运算更为高效，体现了 Mistral AI 对于尖端架构的追求。

开源模型 Mixtral 8x7B

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

随着 LangChain + LLM 方案快速普及，知识问答类应用的开发变得容易，但是面对回答准确度要求较高的场景，则暴露出一些局限性，比如向量查询方式得到的内容不匹配，LLM 对意图识别不准。

大语言模型

国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

以下是对比三代模型的结构差异和关键改进：位置编码机制：RoPE -> RoPE -> RoPE 三代模型都采用了 RoPE（旋转位置编码），确保模型在处理长文本时能够高效地保留序列的位置信息

MiniCPM3-4B 大模型

一文带你认识ELMo

: 最底层是单词的Word Embedding，往上走是第一层双向LSTM中对应单词位置的Embedding，这层编码单词的句法信息更多一些；再往上走是第二层LSTM中对应单词位置的Embedding，

embedding

自动化神器Autolt：不再重复工作

这在处理一些重复性的网络任务时非常有用，让你轻松应对大量操作。

RPA 自动

AI文档智能助理都是如何处理pdf的？

二、常用pdf工具对于可编辑PDF而言，可以使用pdfminer、tabula（可用于表格提取）、pdfplumber等组件，对于图片型的，我们可以先获取文件里面的图片，然后使用ppstructure

大模型

Stable Diffusion

Meta发布业界最强文生图模型CM3Leon，实力碾压Stable Diffusion、Midjourney

这一成就强调了检索增强的潜力，并强调了缩放策略对自回归模型性能的影响。

文生图

中学生能看懂：Sora 原理解读

现在，让我们将这个过程与Sora处理多样化视觉数据的方式进行对比。

Sora 原理

【重磅推荐】PaddleOCR：超越人眼识别率的AI文字识别神器！

一、PaddleOCR基本原理 PaddleOCR基于百度自主研发的深度学习框架PaddlePaddle，采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术，实现对图像中文字的识别和转换。

PaddleOCR 文字识别

Stable Diffusion

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

在生成图片时，LoRA模型会与大模型结合使用，从而实现对输出图片结果的调整。

SDXL

浅浅介绍下中文分词，用这些库搞定

接下来，你可以使用`jieba.cut`方法来对中文文本进行分词，例如：上述代码中，`jieba.cut`方法用于对`text`进行分词

Python 分词库

RAG超参数调优食用指南

接下来将用一个完整的使用指南来展示如何对 RAG 进行超参数优化，主要针对块大小和 top-K 两个参数。

rag 大模型

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！

SD模型的优点，它可以生成高分辨率、高质量、高多样性的图像，而且可以很容易地与其他模型结合，比如变分自编码器（VAE）或对抗生成网络（GAN）。

LCM/LCM-LoRA 文生图

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