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图解 transformer——逐层介绍

但为了避免在生成每个输出时看到未来的数据（即避免信息泄露），使用所谓的“掩码”技术，确保在生成第 i 个词时，模型只能看到第 1 个到第 i 个词。

Transformer 大模型图解

AI高手都在用的10个提示词prompt网站，建议收藏！

nbsp; 二、GPT提示词网站推荐 1 https://flowgpt.com Flowgpt拥有非常丰富的提示词，比如小红书种草文案、学术论文生成器

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全方位碾压同类70亿参数模型，在即将开源的、用于评估工具使用能力的自建评测基准上，居然K·O了GPT-4 哈哈。

大模型

语音识别的未来已来：深入了解faster-whisper的突破性进展

faster-whisper的核心优势在于其能够在保持原有模型准确度的同时，大幅提升处理速度，这使得它在处理大规模语音数据时更加高效。

语音识别 Faster-Whisper

解读：一个数学在线教育网站如何做到一千万月访问量

今天继续分享个方法，那就是随便乱点，从一个网站发现一些关键词，从一个关键词发现一批网站，不断点下去，就能够发现一些不错的网站。

访问量

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

在嵌入输入序列后，研究者将其通过 𝑁 这样的块（𝑁 表示模型深度），然后应用 RMSNorm 生成最终激活。

transformer 训练

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

图一：embedding 类似于搜索引擎的索引，没有 update，只有 insert 或者 delete 互联网排名第一的文档格式是什么？

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion | 2D表情3D化，看着笑不停

可爱又迷人~ 制作步骤：一、谷歌表情厨房制作2D表情可爱化的步骤：https://emojikitchen.dev/ 左边表情和右边表情融合，动图演示一下。

Stable Diffusion

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

github.com/SYSTRAN/faster-whisper 二、pyannote.audio介绍 pyannote.audio是一个用Python编写的用于扬声器diarization的开源工具包

faster-whisper 语者识别 ASR

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通义千问

对于大模型RAG技术的一些思考

这样极大地影响了生成向量的精准度，以及大模型输出的效果。

RAG 大模型

我用AI写小说：「素材篇」4种大神写爽文技巧+找素材新思路+三翻四震举例说明

1、往俗里写 “往俗里写”是爽文小说的重要技巧之一，即要求作者在创作过程中尽可能使用通俗易懂的语言和表达方式。

AI写作

15种ChatGPT高频用法

职业发展和求职简历和求职信撰写、职业规划、面试准备、职业技能提升、行业研究、求职策略、工作权益知识、心理准备、定制化建议 5.

大模型效率

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

有些需求你刚开始想，人家就已经做好了。

Qwen1.5 大模型

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

YOCO仅缓存一次键值对，可大幅降低GPU内存需求，且保留全局注意力能力。

Decoder-Decoder YOCO 架构

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