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中国大模型「顶流群聊」笔记

我整理了一部分印象深刻的要点，用这篇文章也分享给大家。

大语言模型

[开源]面向中小团队的轻量化知识管理应用，构建知识库和知识社区

，保证知识管理的核心功能。

大模型

Prompt逆向工程：轻松复刻OpenAI“神级”提示词

这里特别说一下，为了演示方便，提示词使用英文版，但是所有的回复都调成中文，只需要在英文提示词后面加一句“Please respond with Chinese”即可。

大模型

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

我们平时在阅读论文或者科学文献时，见到的文件格式基本上是 PDF（Portable Document Format）。

大模型

如何微调Meta Llama-3 8B

Meta 推出了 Meta Llama 3 系列 LLM，包括 8 和 70B 大小的预训练和指令调整的生成文本模型。

Meta Llama 3 大模型

最受欢迎的SDXL模型，Turbo极速来袭！

早在SDXL0.9发布的时候，作者就第一时间放出了适配的SDXL大模型。

sdxlturbo 绘画

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

尽管如此，如果 GSM1k 数据通过 API 泄露了，论文作者还保留了未出现在最终 GSM1k 数据集中的数据点，这些备用数据点将在以上条件达成时随 GSM1k 一并发布。

过拟合小模型

ChatGPT Prompt提示词课程（斯坦福吴恩达 | OpenAl）指南篇极简笔记

原则一：清楚、明确的指令 1、使用分隔符标识重要文本如用''' *** ---等，例：请对如下文本进行摘要''' 文本内容 ''' 注意内容与提示词的冲突即，避免需要处理的内容包含某指令

prompt 大模型

小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧： Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back

细心的朋友可能发现，在每个对比指标的边上有一个小字，有的是 COT，有的是 3-shots。

Prompt 大模型

ComfyUI | 这么入门就顺了，硬入疼的是自己

基础工作流五核心板块（大模型、VAE、提示词、参数采样设置和生图窗口）本人是三维软件爱好者，像OC渲染器这种节点连节点的看多了，看Comfy界面自带好感，但是直接看内容逻辑就有点卡眼睛，于是就从熟悉的

生成式AI

FFmpeg之父新作——音频压缩工具 TSAC

具体来说，TSAC可以将3.5分钟的立体声歌曲压缩为192KB 的文件。

TSAC 音频工具

Deepseek-V2技术报告解读！全网最细！

借助YaRN优化的长度外推训练方法，模型的上下文能力得以扩展到了128k大小。

Deepseek-V2 大模型

Yi技术报告细节分享

数据在构造过程中，采用WizardLM中的方法获取难度较高提示的数据集，采用LIMA中回复风格（总-分-总）对生成回复内容格式化，采用“Step-Back”模式对维链数据格式化。

Yi模型大模型

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

当模型的输入层到输入层都在一块GPU上时（即流水线并行深度=1），我们不必担心这点（实践中大部分用Megatron做并行的项目也是这么做的）。

开源模型

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

假设一家医疗组织希望使用GPT-3来帮助医生从文本笔记生成患者报告。

大模型微调

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