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准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

本文原文来自DataLearnerAI： https://www.datalearner.com/blog/1051702655263827 今天，OpenAI在其官网上发布了一个全新的研究成果：一个利用较弱的模型来引导对齐更强模型的能力的技术

OpenAI 人工智能

新测试基准发布，最强开源Llama 3尴尬了

研究团队还发现，AI天生就可以判断出一段文字是不是自己写的，经过微调后自我识别的能力还能增强，并且自我识别能力与自我偏好线性相关。

Llama 3 大模型开源

手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型

o o • 更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM

ChatGLM2-6B

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

原始声音处理要使用模型进行推理的话你首先需要一段已经演唱好的声音垫进去，然后使用模型把原来的音色换成你模型训练好的音色（类似AI画图的img2img垫图）。

生成式AI

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

而在专业版中，ChatLaw制定了一整套流程，如上图所示，存在反问提示进行信息补全，用户信息确认、相似案例检索、建议汇总等。

垂直领域大模型开源模型汇总

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

一张图来看YOCO和标准Transformer的比较。

Decoder-Decoder YOCO 架构

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

如图 2（a）所示，残差块定义了 Griffin 模型的全局结构，其灵感来自 pre-normTransformer。

transformer 训练

GItHub一款强大、简单、易用的高效的数据处理RPA小工具

这些工具都有详细的文档和示例，你可以在GitHub上找到它们的源代码和相关资源。

GitHub 数据处理RPA

现在LLM 的大小为什都设计成6/7B、13B和130B几个档次？

关于层数设置问题，其实模型层数和维度具体设置成多少是最优的（但一般层数变大，维度也会变大），目前好像没有论文明确表明，但绝大多数感觉跟着GPT3的层数和维度来的。

大模型

大模型时代，数据为王，在哪里寻找开源数据集？

开源数据集网站： 1、huggingface.co开源数据集链接：https://huggingface.co/datasets 镜像：https://hf-mirror.com

开源数据训练

Stable Diffusion

Stable Diffusion | 常见问题清点汇总

没加代理端口,扫描图片链接不上 2.

Stable Diffusion 问题汇总

TypeChat 入门指南

传统模式下，创建自然语言模型界面是一项复杂的任务，通常依赖复杂的决策树来确定意图并收集行动所需的输入。

TypeChat

十条最佳GPT提示词，让你成为任何领域大师

Identify gaps in my understanding and suggest resources to fill them.翻译提示：用尽可能最简单的术语解释[主题或技能]，就好像向一个完全的初学者传授它一样

ChatGPT

实现职场飞跃：10个ChatGPT提示词技巧助你找到理想工作

提示：“我的名字是 <插入姓名>，我正在准备参加 <插入公司名称> 的 <插入工作角色> 职位面试。

面试求职提示词

玩一玩阿里通义千问开源版，Win11 RTX3060本地安装记录！

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通义千问

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