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个人从零预训练1B LLM心路历程

乐队在做一专的时候条件有限，甚至在自己家里搭的录音棚，自称是在“土法炼钢”，但却做出了一张非常牛的国摇专辑。

LLM 训练

详解 Diffusion (扩散) 模型

在物理学中，扩散只是任何事物的整体运动。

Diffusion 开源模型

现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次？

关于层数设置问题，其实模型层数和维度具体设置成多少是最优的（但一般层数变大，维度也会变大），目前好像没有论文明确表明，但绝大多数感觉跟着GPT3的层数和维度来的。

大模型

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

后来，我在自己笔记本电脑上用“Ollama+AnythingLLM”搭建了一个本地化的大模型知识库，和自己的知识库交互，信息安全，内容可靠，不用上网，无限使用。

Ollama AnythingLLM 阅读

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

Flan-T5是Google从另一种方式尝试的自然语言大模型的路径。

大模型

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

我们知道，循环神经网络（RNN）在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用，并在许多应用中取得了实功，包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。

transformer 训练

LLM之RAG实战（五）| 高级RAG 01：使用小块检索，小块所属的大块喂给LLM，可以提高RAG性能

具体而言，将用于检索的文本块与用于合成的文本块解耦可能是有利的。

RAG 检索

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录

哈哈~~ 既然阿里都开源了，那我们自然就笑纳了，接下就在本机跑一个试试。

大模型

SD艺术二维码还有人不会做?

二维码的转化使用QR Tool kit或者草料二维码解码或者转化为可识别二维码，包含短连接，网址，微信二维码等等生成二维码目前常用的分辨率为768*768，二维码的码眼是可选的，具体哪些够很美观

文生图

最新大模型面经+感受，4家大厂offer！

对于阿里系（拆分后各个事业群独立招聘）、字节、百度等大厂，或者百川智能、360等比较头部有名气的中小公司，或许也能给到面试机会，但是在面试过程中一旦涉及到LLM具体的项目经验，像我这种完全空白的人来说只能尴尬地说没做过

大模型面试

Stable Diffusion

张嘴就能生图？这已经不是科技，这是魔法！（Stable Diffusion进阶篇：SDXL-Turbo）

这个技术可以在保持图像生成质量的同时大幅度降低采样步数（生成速度）比较明显的比对就是SDXL-Turbo一步就可以达成基础版SD50步的采样效果：这个还是很厉害的，SD官方也提供了SDXL-Turbo的线上体验渠道

SDXL-Turbo 文生图

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

② 数据集是通过iterative self-prompting(迭代自我提示)来构建的，其中教师模型用于响应一个instruction并根据response优化这个instruction。

小型语言模型 Zephyr-7B

应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

到了大模型AI时代，早期的RAG流程在生产应用的过程中越来越发现存在流程僵化，难以应对多变复杂的实际需求，这就促使框架们不断打开自己，朝着灵活定制的方向发展。

Query Pipeline 大模型

Midjourney AI绘画美女提示词分享三

imagine --v 5.2 --s 750 --ar 3:4翻译提示：一个中国女孩，户外，在美丽的花园里，坐在这里或站在这里，一个穿着简单的中国印花布的现代女孩Slim Aarons Style，对称构图，体积照明

文生图 Midjourney

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

对于这两种方法各自有各自使用的应用场景，提示工程解决的问题，往往不会用微调（如小语义空间内的推理问题），微调通常用于解决那些无法通过特征工程解决的问题。

大模型

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