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生成式AI与大语言模型的区别

随着各自市场价值数十亿美元，这两种现象正在医疗保健、电子商务（例如亚马逊）、房地产以及其他行业的未来中勾勒出一片光明的前景。

生成式AI 大语言模型区别

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

可以观察到 PPL 随着上下文长度单调下降，验证了 MEGALODON 在建模极长序列方面的有效性和鲁棒性。

Meta 长文本大模型

【进阶】-文生图术语解释

由于 CLIP 是一个神经网络，这意味着它有很多层。

文生图

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

首先通过模态编码器编码不同模态数据特征，紧接着在多模态特征对齐的预训练阶段学习模态适配器（Adaptor），将不同模态的输入特征与大语言模型对齐。

开源模型

详解 Diffusion (扩散) 模型

现在想象一下，将一小滴油漆滴入一杯水中，油漆的密度将集中在一个位置，但随着时间的推移，该滴将扩散到水中直至达到平衡。

Diffusion 开源模型

如何用大语言模型构建一个知识问答系统

交互式会话中，提供了三种不同的角色(role)：user，system，assistant。

知识库

对于大模型RAG技术的一些思考

Fusion 检索增强这一块主要借鉴了RAG Fusion技术，这个技术原理比较简单，概括起来就是，当接收用户query时，让大模型生成5-10个相似的query，然后每个query去匹配5-10个文本块，接着对所有返回的文本块再做个倒序融合排序

RAG 大模型

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

Regression[B, 2K, H, W]：基于中心点来回归17个关节点坐标值 · Keypoint Heatmap[B, K, H, W]：每种类型的关键点使用一张Heatmap进行检测，这意味着多人场景下这张

MoveNet-SinglePose Google 模型

【语音领域-又双叒更新】阿里开源FunAudioLLM: 2大核心模型、5大亮点功能！效果炸裂！手把手带你理论+实战部署推理!

无人问津也好，技不如人也罢，你都要试着安静下来，去做自己该做的事情，而不是让烦恼和焦虑，毁掉你本就不多的热情和定力。

asr tts 声音

国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？

早在几年前，字节就开始做大规模 GPU 集群，积累了很多 GPU 资源，今年初 GPU 荒的时候，火山云靠着屯的 GPU 卡一跃成为国内第二大 GPU 云服务商。

大模型

世界顶级七大管理工具：SWOT、PDCA、6W2H、SMART、WBS、时间管理、二八原则、波特五力分析

制定计划的基本思路是：发挥优势因素，克服弱点因素，利用机会因素，化角羊威胁因素；考虑过去，立足当前，着眼未来。

管理工具

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

第二，大模型可能对在其训练数据中并不突出的小众和专业信息有着不足的“理解”。

RAG 大模型自动回复

图文详解丨iOS App上架全流程及审核避坑指南

图6-3 点击“1.0准备提交”填写App相关信息接着添加预览图和屏幕快照，编写应用描述和关键词，设置应用图标编辑应用分级，应用图标必须提供1024x1024的图片且图片不能设置alpha

iOS 苹果市场

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

Document 做更新单位，主要是针对 chunk 做更新有些过于繁琐，但实际应用的过程中很多人反馈说针对 Document 有些过大，这下好了，中间加了一层，embedding 更新的单位也可以试着按照中间层大小

大模型 LangChain RAG

详解大模型RLHF过程（配代码解读）

old_logprobs, advantages, mask): ## policy gradient loss #logprobs, old_logprobs都是经过log变化的单词概率，这里带着log

训练

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