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大规模中文开源数据集发布！2TB、几十亿条可商用的中文数据集书生·万卷 1.0开源~中文大模型能力可能要更上一层楼了！

nbsp; 上图是InternLM在MMLU、C Eval和GSM8K等评测的得分，来源参考DataLearner大模型排行榜：https://www.datalearner.com/ai-models

大模型

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

要了解这是如何工作的，请考虑两个数字的列表。

Embedding 向量

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

样例 2 BERT 模型是 Google AI 研究院提出的一种预训练模型，通过预训练 + 微调的方式于多个 NLP 下游任务达到当时最先进水平，如实体识别、文本匹配、阅读理解等。

大模型微调

体验Outfit Anyone，高质量虚拟换装，效果如何？

再试试一个晚礼服看来，虚拟换装已经被AI攻破了。

Outfit Anyone 模拟

大规模训练系列之技术挑战

此时，数据并行的作用就可以体现了：对于这些深度学习训练来说，直接增大数据并行的计算资源是比较有效的，投入数倍的计算资源基本上能获取到相应的加速倍数。

开源模型

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

近期Mistral AI发布的Mistral 8x7B模型是由70亿参数的小模型组合起来的MoE模型，直接在多个跑分上超过了多达700亿参数的Llama 2。

MoE 大模型

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

StableLM：Stability AI在LLaMA基础上微调得到的模型。

大模型微调训练

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：采样器

请参考文章：全面理解Stable Diffusion采样器 - AI魔法学院 (wehelpwin.com) Stable Diffusion 提供的是一种称为稳定扩散的图片生成能力

画图 SD 采样器

9个范例带你入门langchain

2，文档问答(Question and Answering Over Documents): 使用文档作为上下文信息，基于文档内容进行问答。

大模型

2023年LLM如何入门？请看这篇综述！

其中，缩放、训练、能力激发、对齐调整和工具操作是导致LLM成功的关键技术。

大模型

有了 DALL-E 3，从此自己设计T恤 (附30个提示词模板)

比如说可以生成比较精准的文字，同时提示词写起来也更符合人类的语言风格。

DALL-E T恤设计

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

一方面，基础模型能够作为机器人系统的先验知识，减少对任务特定数据的依赖；另一方面，基础模型可以作为机器人系统的通用组件，实现感知、推理和规划等核心功能。

论文机器人

大模型微调方法总结

在输出阶段，通过第二个前馈子层还原输入维度，将 m 重新投影到 d，作为 Adapter 模块的输出(如上图右侧结构)。

开源模型

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

为了回答这两个问题，本文作者首先选择了当前主流的两个多模态模型GPT4-Vision，LLaVA ，然后手动标注了数据集和RAG系统测试集，接着作者构建了一个多模态RAG系统（两种配置），将文本和图像结合到一块

大模型研究

再也不怕合照缺人，Anydoor为图片编辑开了一道「任意门」

作者用一个 ID 提取器来生产有区分度的 ID token，并设计了一个以频率感知的细节提取器来获取细节图作为补充。

Anydoor 文生图

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