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两天star量破千：OpenAI的Whisper被蒸馏后，语音识别数倍加速

懂技术的小伙伴也可以寻找其他替代方案，比如语音转文字模型 Whisper、文字翻译 GPT、声音克隆 + 生成音频 so-vits-svc、生成符合音频的嘴型视频 GeneFace++dengdeng。

语音 HeyGen

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

其三是合成得到的监督数据，利用GPT3.5为来自Wiki跟MC4的长文本生成对应的问题，用于缓解模型在长文档检索任务的不足，同时引入额外的多语言数据。

BGE M3-Embedding 多语音检索

长窗口大战要终结了？谷歌魔改Transformer，推出了“无限注意力”

Infini attention 让基于Transformer的模型能够在有限的内存占用和计算量下高效处理无限长的输入序列，它把压缩内存集成到标准的注意力机制中，并在单个Transformer块内构建了掩码局部注意力和长期线性注意力机制

大模型上下文

让ChatGPT帮我写SQL

https://github.com/whoiskatrin/sql-translator.git //安装依赖 cd sql-translato rnpm install //生成应用程序

SQL

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

4.1 Autogen 的典型示例 Autogen 使用Multi-Agent会话启用复杂的基于 LLM 的工作流，典型的示例如下：左图代表基于AutoGen生成的可定制Agent

大模型 Agent

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

新研究假设这种排序效应是由于逆转诅咒造成的。

大模型

深入探秘：百川7B大模型的训练代码解析，揭秘巨无霸语言模型背后的奥秘

（二、软件和部署) 本期开始，为大家讲下这些大模型是怎么训练生成的首先，为了确保本系列的讲解流畅，我将直接深入讲解大型语言模型的代码。

大模型

写不好Prompt？可以先写个粗糙版本，然后让GPT帮助优化。

2、带目标的继续优化我们继续让它优化：还有没有优化的空间，我的目标是：在实际工作中能更好的使用，同时成为同行中的专家。

Prompt GPT

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

此外，Qwen2 系列模型在安全性方面也进行了改进，通过测试显示其在生成有害响应的比例上优于或与其他模型相当。

qwen 千问开源

【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

AI在手”，“<AUTHOR>”替换成“AI大模型在手公众号”,文本替换后的效果如下： [ { "instruction": "你好

Llama3 对话问答模型

大模型时代-行业落地的再思考

这类做法只是对大模型的生搬硬套，对解决领域问题和传统方法并没有很大的帮助。

大模型

百川智能正式发布130亿参数通用大语言模型百川大模型（Baichuan-13B-Base）

7B版本采用RoPE编码方式，而13B使用了ALiBi位置编码技术，后者能够处理长上下文窗口，甚至可以推断超出训练期间读取数据的上下文长度，从而更好地捕捉文本中上下文的相关性，让预测或生成更准确。

大模型中文

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？

把Llama3和Phi-3组成MoE！

MoE 专家混合模型

LLM微调神器Lamini，疯狂获星1.9k，免费可用！！

免费，适用于小型 LLM； · 迅速，10-15 分钟； · 很大，无限大小的 prompt，比最大的 prompt 多 1000 倍以上的空间； · 学习，检索增强生成

大模型

提示词框架：BROKE

在通往终点的路上，有很多小任务和挑战需要你完成。

BROKE 提示词

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