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手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型

ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、

ChatGLM2-6B

一个让GPT重复自问自答的Prompt

例如，深度可以通过回答是否提供了详细的解释和理由来评估，广度可以通过回答是否涵盖了所有相关的要素来评估。

prompt

提示词框架：BROKE

对于学习AI，采用刻意练习的策略可以帮助实现更高的熟练度和专业能力。

BROKE 提示词

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

但是根据这样的计算应该也不是简单的直接拿最大层参数来计算。

大模型

如何从零开始训练专属 LoRA 模型？4600字总结送给你！

优点：不用处理 tags 省时省力，过拟合的出现情况低。

训练

一种通用的 Prompt 框架 - CRISPE

本原文来自：https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List ，使用chatgpt翻译什么是提示工程 &ensp

Prompt 提示词工程

推荐一个自动生成复杂提示词的模版：思考链（CoT）如何通过分步推理提升AI任务准确性 | 示例详解

值得注意的是，CoT 是 OpenAI 与 DeepLearning.AI 合作的课程中提到的一种重要策略。

思考链提示词

麦肯锡专家都在用的方法：用ChatGPT速览用户研究领域的 50 个核心概念

接下来，尝试产生多种创意和解决方案，不受限于现有的技术。

用户工作

SD3 正式开源 Sora同源架构

本次模型参数量不是很大就当8-12G起吧 SD3的更新特点采用Diffusion Transformer（DiT）架构：Stable Diffusion 3.0采用了与Sora相同的DiT架构，这种架构设计使得系统的扩展性更强

SD3 绘画

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列三）

，可以通过扩散过程来实现，注意这里的扩散过程的scheduler与主扩散模型的scheduler可以不一样，同时也将对应的noise_level（对应扩散模型的time step）通过class labels

Stable Diffusion 文生图

LLM大模型推理输出生成方式总结

，即降低出现过的字的采样概率，让模型趋向于解码出没出现过的词参数：repetition_penalty（float，取值范围>0）。

大模型

一个万能提问公式，让大模型生成高质量回答

将以上的部分结合起来，就是一个万能的提问公式，能大幅度提升 AI 的回答质量，即：提问公式 = 你是谁 + 做什么 + 怎么做 + 不要做 + 输出格式举例，现在我们需要给海外客户写一封英文邮件，但担心有语法错误

提示词

StableDiffusion

StableDiffusion模型推荐系列（全能型）

虽然看起来很复杂，但其实每一个模型和lora都是为了提供给我们更个性化、更定制化的创作体验。

stablediffusion sd 文生图

阿里最近推出AI项目的动作太过频繁，脑子跟不上了，事出反常必有妖，盘点一下

长文短说写完这篇文章我才发现，阿里已经搞了这么多项目，难怪在我的脑海中，阿里最近的动作频繁，一个接一个的推出。

阿里大模型

做自媒体消息闭塞很致命，巨好用的工具分享

微信热点：其实各个平台自己带热搜热榜，做公众号就关注微信热点，文章与热点话题有关，有可能得到官方推荐。

自媒体工具

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