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开源的大模型数据集

然而，从Hugging Face上的模型数据集数量来看，5W多的数据集中，英语的占比超过90%，优质中文数据少之又少。

开源模型数据集

如何估计大模型所需要的显存大小？HuggingFace发布Model Memory Calculator，一键计算大模型显存需求

此前，DataLearner曾经从理论上给出了大模型显存需求的估算逻辑，详细说明了大模型在预训练阶段、微调阶段和推理阶段所需的显存资源估计（参考：需要多少GPU显存才能运行预训练大语言模型？

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 文生图全网最细详解

，还是很差的，实事上呢，是我们的 prompt 写的太差劲了导致的如果我们完善一点 (丰富一些 prompt ）会发现效果质量立竿见影；而我们只是加入了一些通用的 prompt 提示语

文生图 SD

大模型时代，数据为王，在哪里寻找开源数据集？

和鲸开源数据集链接：https://www.heywhale.com/home/dataset 希望以上开源数据集网站清单，能对您训练大模型有所帮助，持续关注开源数据集，为持续大模型输送语料

开源数据训练

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

近日，一个叫「逆转诅咒」（Reversal Curse）的新概念成为了 AI 圈热议的话题，现在流行的所有大语言模型全部都中招了。

大模型

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案？

· 文档块切分：设置适当的块间重叠、多粒度文档块切分、基于语义的文档切分、文档块摘要。

RAG 检索增强

检索增强生成(RAG)有什么好的优化方案

· 文档块切分：设置适当的块间重叠、多粒度文档块切分、基于语义的文档切分、文档块摘要。

RAG 检索增强生成

一个专业级 AI 聊天浏览器，开源了！

在 AI 模型大爆炸的今天，我们每天都能在技术圈见证无数个大语言模型诞生，其诞生速度之快，着实让人看得目不暇接。

开源大模型聊天

姜子牙大模型系列 | 为知识检索而生，Ziya-Reader开源，多个长文本中文任务第一

该任务给定一个摘要，需要从众多段落中找出该摘要对应的出处，考验模型的语义匹配能力，显示了Ziya-Reader在这方面依然强大。

大模型 Ziya

ComfyUI的特性以及安装流程

您可以使用 () 来更改单词或短语的强调，例如：(good code:1.2) 或 (bad code:0.8)。

ComfyUI 文生图

基于Ollama本地部署Llama3指南！

模型架构 Llama 3 是一个自回归语言模型（an auto-regressive language），它使用优化的 transformer 架构。

LLama3 ollama

Sora懂不懂物理世界？

mp.weixin.qq.com/s/IUN1Y6TDATtFOK9r8m8iUQ 顾险峰老师在文中列举了Sora生成视频的物理问题，并总结如下：首先，用概率统计的相关性无法精确表达物理定律的因果性，自然语言的上下文相关无法达到偏微分方程的精密程度

文生视频视频生成 sora

大模型检索增强生成RAG的优化

· 文档块切分：设置适当的块间重叠、多粒度文档块切分、基于语义的文档切分、文档块摘要。

RAG 检索增强大模型

WSL2安装（详细过程）

语言：NodeJS、Javascript、Python、Ruby、C/C++、C#和F#、Rust、Go等。

虚拟化 docker

什么是prompt（人话版）

所以作为第一篇，我们先来用大家没有阅读障碍的方式，讲一讲什么是“prompt提示词” 你可以把“提示词”理解成：让 AI 能精准 Get 到你意图的话，或者与 AI 沟通的语言方式。

prompt

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