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大规模训练系列之技术挑战

通过对负载进行切分，分布式训练减少了单卡的负载，一方面大大提升了训练任务的吞吐量（切分计算负载），另一方面使得原本单卡无法训练的任务变得可能（切分显存负载）。

开源模型

Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

下面是一个使用 PlantUML 绘制的流程图，展示了 CodeSemanticWorkflow 的执行过程：希望以上信息能够回答您的问题。

prompt

ChatGPT羊驼家族全沦陷！CMU博士击破LLM护栏，人类毁灭计划脱口而出

上面提到过，有一个可怕之处在于，这种对抗性攻击可以有效地迁移到其他LLM上，即使它们使用的是不同的token、训练过程或数据集。

开源模型

Stable Diffusion

硬核解读Stable Diffusion（系列一）

CFG的具体实现非常简单，在训练过程中，我们只需要以一定的概率（比如10%）随机drop掉text即可，这里我们可以将text置为空字符串（前面说过此时依然能够提取text embeddings）。

StableDiffusion 文生图

我们需要的不是智能体，而是工作流（5000字保姆式教学）

从脑海中的画面到写出Prompt,再到生成文本内容,这是一个正向向思考的过程。

工作流教学

Stable Diffusion

Stable diffusion 有哪些不错的模型

建议带上"masterpiece"、"best quality"，负面提示词：(worst quality, low quality:1.4)。

文生图

【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

generate_data.py` 文件 touch /root/project/llama3-ft/data/generate_data.py 打开 generate_data.py 文件后将下面的内容复制进去

Llama3 对话问答模型

让AI记住你说的话、让AI给你生成几十万字的小说！StreamingLLM 让无限长token成为可能

StreamingLLM是由麻省理工学院（MIT）的研究团队提出的，它基于一个简单而有效的观察：在Transformer中，注意力机制（Attention）对于前面的token有着很强的偏好，即使它们并不是语义上很重要的

StreamingLLM 写作

Github上Star数最多的大模型应用基础服务：Dify 深度解读

一个典型的应用如下所示：上面的场景中使用分类场景，RAG 服务以及大模型调用的基础模块，组合生成一个大模型应用。

Dify 大模型知识库

LLMOps框架Dify发布Workflow功能，RAG进入自由编排时代（附产品负责人分享PPT ）

另一方面，我们说workflow是一种过渡手段的原因是随着模型能力逐渐增强很多过去难以处理的问题都将解决，另外通过这种组件缝合的方式也在一定程度上导致了“缝合怪”的出现，系统整体稳定性会相对下降。

RAG 自由编排 Workflow

2024年傅盛开年AI大课演讲内容PPT

按照傅盛的期望，预计2024年，千亿元规模的大模型中将有一半面临淘汰，亿万级私有化的大模型却能得到普遍应用。

猎豹 AI 演讲

用AI生成PPT、用AI优化PPT!

下图里的页面主题，我猜测是因为GPT4将图片内容先转成英文，再转成中文输出，发生了语言转换的不对应问题。

AI ppt

AI 写作：如何把GPT变成你的爆文写作素材库？

4、找配图通过 AI 工具为你的文章配图，目前GPT4.0，智谱清言，文心一言可以通过文字直接成图，但后面两个效果不佳。

AI写作 GPT

11个顶级的Prompts，用GPT学习的天花板

建立主题联系以提高记忆提示：“描述如何在[某主题]的不同方面之间建立主题联系，形成连贯的心理结构，有助于更容易得回忆和深入理解。”

GPT

保姆级教程：图解Transformer

后面我会继续写 BERT、GPT 等内容，更新可能慢一些，但是跟着学，绝对都能有所收获。

人工智能

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