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基于Ollama本地部署谷歌开源Gemma大模型！

这次发布的Gemma不仅仅只有2B 和 7B这两种规模，实际上是发布了Gemma系列（经过预训练的变体和指令优化的变体，大大小小50多种），Gemma 模型非常适合各种文本生成任务，包括问答、总结和推理

ollama gemma qwen

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

CodeShell的原始训练数据基于自己爬取的Github数据、Stack和StarCoder数据集，以及少量高质量的中英文数据。

开源模型 AI编程

GLM4 开源了！！！还有多模态

长文本推理：支持最大 128K 的上下文，GLM-4-9B-Chat-1M 模型更是支持高达 1M 的上下文长度。

智普 ChatGLM 多模态

RAG超参数调优食用指南

在这个设置中定义了一个函数，该函数从一组文档(Llama2 论文)构造一个基本的 RAG 摄取管道，选择最合适的评估数据集并运行它，最后为运行结果打分。

rag 大模型

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

Contextual AI 针对他们提出的RAG2.0设计了一个基准测试，从多个维度比较了上下文语言模型（CLMs）与固定RAG系统： · &

RAG 大模型

发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

"GGUF"代表GPT-Generated Unified Format，是一种由Georgi Gerganov定义发布的大模型文件格式。

Qwen1.5 大模型

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

Gemma 在 18 个基于文本的任务中的 11 个上优于相似参数规模的开放模型，例如问答、常识推理、数学和科学、编码等任务。

开源模型 Gemma

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

他们计划定期对所有主要的开源和闭源 LLM 持续进行评估，还将开源评估代码，以便后续研究复现论文中的结果。

过拟合小模型

2023年人工智能行业总结

例如上下文学习能力、思维链能力等。

人工智能 AGI 思考总结

教你打造属于自己的AI孙燕姿，AI歌手模型使用及训练保姆级课程 #1/2 使用模型

首先是安装，直接双击UVR_v5.5.0_setup.exe一直下一步就行，安装完成后我们需要给UVR增加一个模型解压UVR5模型文件将里面的两个文件夹粘贴到安装目录下的Ultimate

生成式AI

Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

详细文档见：https://framework.unitmesh.cc/ 。

prompt

企业数字化转型的“阿里阿德涅之线”在哪？

要知道，在医院数据中最重要的就是医学影像文件，不夸张的说，医学影像文件数量可以占据医院数据量 80% 以上。

大模型用户

AI+大模型在金融行业的应用场景

自然语言处理技术则能够理解理赔申请中的文本信息，自动提取关键数据并填入理赔系统中。

AI大模型金融

目前大语言模型的评测基准有哪些？

着眼于综合评价大模型的能力，使其能全面地测试大模型的效果，又能考察模型在中文特有任务上的理解和积累，SuperCLUE从三个不同的维度评价模型的能力：基础能力、专业能力和中文特性能力。

人工智能评测大模型

开源的大模型数据集

数据集二，中文数据集：供AI训练的中文数据集，目前的数据集餐饮行业8000问，百度知道，Alpaca中文数据集，计算机领域数据集，Vicuna数据集，RedPajama

开源模型数据集

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