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大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

PEFT方法仅微调少量（额外的）模型参数，显著降低了计算和存储成本，因为对大规模PLM进行完整微调的代价过高。

大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

如果你认同Scaling Law定律，你就应该相信通过大量不同的数据来追求长期的模型泛化能力比短期的通过巧妙的模型微调更重要，这个想法在机器学习先驱 Rich Sutton 《苦涩的教训》中也有所体现。

泛化大模型

HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道

但是，虽然现阶段大模型已经在各类任务上展现了强大的能力，但当大模型真正进行工业落地时，模型幻觉就成了一个必须要考虑的痛点问题。

大模型中文大模型幻觉

真格基金大模型能力测试问题集---垂直能力篇

与此同时，我们也欣喜地看到，越来越多的大模型团队和产品如雨后春笋般出现。

中文训练大模型

一个万能提问公式，让大模型生成高质量回答

在讲万能提问公式前，我们需要先了解什么是 Prompt：首先，ChatGPT 从本质上讲是一个语言大模型。

提示词

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

但是从获得⼤模型的 API 接⼊，到将模型应⽤于实际⽣产之间，存在巨⼤的鸿沟，到底要解决哪些问题才能实现真正的跨越？

大模型

性能超出预期！神秘的国产大模型 Kimi 开放 API

和其他国产大模型不同，Kimi 给魔法哥的感觉一直是比较另类的。

Kimi Chat 大模型 API

俄罗斯人开源了最大的文生图模型：参数量12B，比SDXL大了3倍多！

在开源Kandinsky 2.2之后，俄罗斯AI研究团队AI Forever又开源了新的文生图模型Kandinsky-3，这个模型最特别之处时采用了一个超大的text encoder（参数量为8.6B）

Kandinsky-3 文生图开源模型

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理！

随着大型模型在各行各业的广泛应用，基于大型模型的人工智能体（AI Agent）迎来了快速发展的阶段。

AI Agents 大模型

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

▲大模型智能体飞速发展事实上，当大家开始思考“大模型除了 Chat 以外还有什么应用”时，便已经有了基于大模型的 Agent 的想法。

AI Agents 大模型

哈工大科大讯飞联合推出中文LLaMA-2 & Alpaca-2大语言模型

本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。

训练

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

随着大型语言模型如ChatGPT的流行，许多研究机构，企业，兴趣爱好者等都正在尝试微调大语言模型（large language model），以适应特定的应用场景。

大模型

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

不过，仅仅能进行文本创造，并不足以让大语言模型掀起新的一轮技术革命，引爆这一轮技术革命的真正原因是：大语言模型的涌现能力人们真正看好大语言模型技术的根本在于当模型足够大（参数足够大&训练数据足够多

大模型

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

另一方面,大型语言模型(LLM)代表了人工通用智能的重大进步,展示了在指令理解、常识推理和人机交互方面的卓越能力。

大语言模型推荐

为什么Llama2大模型可以在个人电脑上部署？

最近一直在忙着研究这些开源的大模型，写文的频率慢了点。

开源模型

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