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大模型评测新思路:弱智吧精华问题大全
本文发现,在 CQIA 子集上训练的模型在人类评估以及知识和安全基准方面取得了
具
有竞争力的结果。
弱智吧
训练数据集
RAG
简单提升RAG的10种方法
如果
作
为人类无法轻松判断需要查看哪个文档来回答常见查询,那么检索系统也将无法做到这一点。
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大模型
什么情况用Bert模型,什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型,咋选?
这三部分原因确实能加快训练速度,然而它们并不是LoRA所独有的,事实上几乎都有参数高效方法都
具
有这些特点。
大模型
2024,智谱如何更快?
这依然是一个有很高门槛的事情,训练模型需要大量钱、需要
写
过模型训练代码的人、需要坚定的技术路线和公司战略层面坚持不懈的投入,不是谁喊上一嗓子,中国大模型就能跟GPT-4同台竞技。
GPT-4
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大模型
微调、训练大模型概念介绍及论文笔记:Tuning系列论文笔记
直接在预训练语言模型中统一建模,比如GPT2/GPT3 前缀微调(Prefix-tuning) 将prompt方式扩展到连续空间,在每层输入序列前面添加prompt连续向量【随机初始化,并不对应到
具
体的
训练
微调
开源
无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型!0基础闭眼部署指南!适用绝大部分开源模型!llama2+Mistral+Zephyr通杀!
是一个操
作
简单的大模型部署
工
具
!
Qwen1.5
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Stable Diffusion
Stable Diffusion ControlNet:Reference“垫图”功能,不炼丹也能保持同一人物
翻译:现在我们有一个 reference-only预处理,它不需要任何控制模型即可实现直接使用一张图片
作
为参考来引导扩散。
文生图
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中国大模型融资暗战:罗曼蒂克的快速消亡
“这显然是一个深思熟虑的策略性动
作
。”
大模型
暗战
企业
检索增强生成(RAG):LLM企业级应用落地的挑战与思考
RAG的
工
作
原理 RAG系统典型由三部分组成: (1) 检索器:从大规模文本数据中检索与输入查询相关的文本片段。
大语言模型
RAG检索增强
大模型
【揭秘】BELLE大模型:一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器,让每个人都能拥有自己的“大模型”!
https://github.com/LianjiaTech/BELLE BELLE 项目的研究方向着眼于提升中文指令调优模型的指令跟随、指令泛化效果,降低模型训练和研究
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作
的门槛
训练
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AI视频新技能!这套流程教你打造视频人物和声音完美同步!
但目前的AI视频尚未解决视频和音频结合的问题,让人物的嘴与音频完美同步仍然
具
有挑战性。
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PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据
PostgreSQL是世界上最受欢迎的数据库,它有一个很好的优点:它已经在生产中使用了30多年,强大而可靠,并且它有一个丰富的
工
具
、驱动程序和连接器生态系统。
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PostgreSQL
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中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型,完全可商用
本次开源的两个中文多模态大模型,包括如下: 由 LinkSoul.Al 团队牵头,北京智源人
工
智能研究院、北京大学、零一万物等国内头部顶尖人
工
智能团队通力合
作
的第一个支持中英双语、语音到文本的多模态开源对话模型
开源模型
ComfyUI
Fooocus,webui,comfyui优缺点
所以他制
作
了fooocus,即不占资源对新手又友好。
Fooocus
webui
comfyui
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阿里
企业数字化转型的“阿里阿德涅之线”在哪?
以农业和医疗两个领域为例,我们来看一下两个领域中所面临的
具
体挑战: 1.
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