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手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

中文方法！

MoE 专家混合模型

LangChain: LLM 应用聚焦的两大方向，RAG 和 Agents

ensp; RAG，Retrieval-Augmented Generation, 众所周知本次 llm 浪潮主打的就是一个 Generation，生成

大模型

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

然而，由于生成Alpaca数据集的self-instruct [2] 技术得到的数据集本身存在一些瑕疵，因此数据集需要进一步清洗和改进，例如alpaca-cleaned [3] 和alpaca-gpt4

大模型

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

通过进一步分析发现，模型生成 GSM8k 样本的概率与其在 GSM8k 和 GSM1k 之间的表现差距之间存在正相关关系（相关系数 r^2 = 0.32）。

过拟合小模型

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

LLM原始训练目标是为了生成自然、连贯的文本，因为其本身接受了大量的文本进行预训练，因此根据提示补全和创造文本就是模型的原生能力。

大模型

震惊！OpenAI发布Meta-Prompt，未来不再需要提示词。

👀实测案例太震撼了：初始提示词： 1 优化提示词：使用Flux 1.1模型生成图像优化后的提示词： 1 生成一条优化后的提示词，以便使用Flux 1.1模型生成图像

Meta-Prompt 提示词

玩一玩ChatGLM3，1660s即可流畅运行！

更完整的功能支持，原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。

大模型 ChatGLM

体验Outfit Anyone，高质量虚拟换装，效果如何？

关于Outfit Anyone的论文已经公开了，大家可以在网上找到解读版本。

Outfit Anyone 模拟

Comfyui一键更换人物背景！饭来了快张口！

; 书写提示词的区域，想要什么背景写进去就好， “ 图像背景处理这部分处理图像背景的区域，给背景加上蒙版，然后内补绘制从而生成新的背景

换背景绘画

SDXL风格插件，超越Midjourney的时刻来了

WebUI的创作者，在7月20日发布了一款插件（8月5日进行了第一次更新），这个插件的作用简单又复杂：生成各种风格（style）。

SDXL

Prompt及AI提问实践

比如某些模型对输入token处理时，会进行截取操作，导致多轮对话的部分信息失效，此时把Prompt放在不同的位置会产生差异较大的结果。

Prompt 大模型提问

提高工作效率的 10 个高级Prompt

[insert text] 重写和简化复杂的文本“用简单易懂的词重写下面的文字。

工作大模型 GPT prompt 提示词

AI备案实战指引

很多AI创业公司对AI算法备案不了解，甚至有人还搞不清楚做AI应用产品是否需要做算法备案，本文希望给大家一个解读。

备案

强！推荐一款自动化神器Autolt：不再重复工作！

例如：AutoIt支持非常丰富的内置函数和库，可以方便地处理窗口、文件、注册表等系统资源。

Autolt 自动化

深度洞察：人工智能体(AI Agent)2024年重要发展趋势指南

1 - 人工智能体的黎明 2023年是生成式人工智能(GenAI)和大语言模型(LLM)的一年，它们以前所未有的方式生成内容。

AI Agent 人工智能

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