文章列表-AI魔法学院

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最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果

在某些情况下，比如使用具有32k上下文窗口的GPT-4时，拟合块可能不是问题。

RAG 大模型

中国大模型融资暗战：罗曼蒂克的快速消亡

这期间，他不仅负责搭建了商汤科技的深度学习工具链和底层算法，以及通用智能的技术发展，还负责搭建了商汤的人脸识别和智慧城市等相关技术体系。

大模型暗战

超越Claude-2.1和GPT-3.5-Turbo，Qwen1.5还藏了哪些黑科技？32K Tokens上下文支持只是开胃菜！

我们用先进的策略优化技术，让Qwen1.5更贴合人类思维。

Qwen1.5 开源模型

省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

更多技术细节和理论研究请参考LLMLingua的官方网站和论文: https://github.com/microsoft/LLMLingua 今天我们来看看在具体的应用场景中，如何使用LlmLingua

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

Stable Diffusion

Stable Diffusion | SD腾讯云3步部署，全程五分钟，附价格费用清单

自定义模型上传支持：启用后，需进行私有网络 VPC 和文件系统 CFS 的配置，具体创建流程请参见 VPC 创建、 CFS 创建。

下载开源模型

傻瓜式！一键部署ChatGLM3，免去环境烦恼+开箱即用！集成API调用！本地化界面操作！

非常简单，双击 “1.运行webui.bat” 这个程序，会自动打开UI界面！

ChatGLM3 大模型

chatglm3基础模型多轮对话微调

/chatglm3-6b-base"，直接 python train.py 就可以运行。

ChatGLM 微调

Byzer-LLM 快速体验智谱 GLM-4

nbsp; "role":"user", "content":"你好，你是谁",}]) print(v[0].output)# 你好，我是一个人工智能助手

Byzer-LLM GLM-4

数字人起飞！字节Loopy对口型功能在即梦上线可根据语境匹配表情和情绪

它可以精准地"指挥"虚拟形象的每一个细微动作，例如叹息等非语音动作、情绪驱动的眉毛和眼睛运动以及自然的头部运动。

Loopy 视频

CodeGeeX2来了!效果超LLaMA2-70B

得益于ChatGLM2优秀特性，CodeGeeX2更好支持中英文输入，支持最大 8192 序列长度，推理速度较一代 CodeGeeX-13B 大幅提升，量化后仅需6GB显存即可运行，支持轻量级本地化部署

CodeGeeX2 开源模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列二）

下图为SD的文生图的推理流程图：首先根据输入text用text encoder提取text embeddings，同时初始化一个随机噪音noise（latent上的，512x512图像对应的noise维度为

StableDiffusion 文生图

喂饭级 AI’MWISE 启动器安装教程

nbsp; git：用于存放git程序，git的作用是能够对软件进行更新以及安装软件所需要的依赖 python：软件是基于python进行开发的，在python环境下才能运行

文生图

【ChatGPT有点热】浅聊Temperature参数对大语言模型的推理能力的影响

3 ►文末提供了不同场景的参考temperature，但具体值还是建议多测试实验，加入“let's think step by step”这类提示符，可以提高生成效果，特别是推理场景

大语言模型 chatGPT

使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法，最低只需要 7GB 显存即可运行。

ChatGLM2-6B

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

/instruction_data/infer.json中提供了一些测试用例，也可替换成其它的数据集但注意格式保持一致运行infer脚本 #单模型推理 bash .

LLaMA

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