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开源语音大语言模型来了！阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio!

我们的模型训练过程包括两个阶段：多任务预训练和监督微调。

大模型语音

【进阶】-文生图术语解释

，但炸炉前的日志插件可以提取二次训练废丹指完全没有训练成功美学/ext Aesthetic

文生图

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

「2、模型选择」：在从头开始训练模型和修改现有模型之间做出选择。

大模型微调

和大模型相关的一些术语（持续更新中）

GPT的全称，是Generative Pre-Trained Transformer（生成式预训练转换器）是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。

大模型人工智能

图解 Transformer——功能概览

四、Transformer 训练过程 Transformer 的训练和推理有一些细微差别。

Transformer 大模型图解

语义检索系统[全]：基于Milvus+ERNIE+SimCSE+In-batch Negatives样本策略的学术文献语义检索

如果想进一步提升模型效果：还可以使用大规模业务数据，对预训练模型进行 Domain-adaptive Pretraining，训练完以后得到预训练模型，再进行无监督的 SimCSE。

开源模型

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

答：我理解此问题的情形是：已有的lora模型只训练了一部分数据，要训练另一部分数据的话，是在这个lora上继续训练呢，还是跟base 模型合并后再套一层lora，或者从头开始训练一个lora？

大模型

揭秘Baichuan 3超越GPT-4的中文实力！文心一言、GLM 4.0也甘拜下风？全方位对比测试大揭秘！

但百川智能通过一系列技术创新，成功解决了高质量数据获取、训练稳定性和训练效率等关键问题。

Baichuan 3 大模型

人工智能的应用范式呼之欲出

、训练数据、道德对齐、和私有数据安全性和在不同垂直领域的适用性。

大模型

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

为什么要对大模型进行微调通常，要对大模型进行微调，有以下一些原因：第一个原因是，因为大模型的参数量非常大，训练成本非常高，每家公司都去从头训练一个自己的大模型，这个事情的性价比非常低；第二个原因是

大模型微调

造梦师手记：SDXL迎来了AI插画师

此为经验法则，即生成图像的总分辨率应高于训练集图像的总分辨率，且同时低于训练集图像总分辨率的 1.5 倍，以防止模糊和畸变。

文生图漫画

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

相比而言，CodeLlama在强大的Llama2上继续预训练依然学习了超过5000亿Token，而StarCoder冷启动训练了10000亿Token，是CodeShell的两倍。

开源模型 AI编程

最新大模型面经+感受，4家大厂offer！

如果让你训练一个模型，基座，数据，finetune的方法怎么选？

大模型面试

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

由于模型是基于从互联网抓取的大量数据集进行训练的，训练数据集可能无意中包含了与基准测试中的问题高度相似的样本。

过拟合小模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion 30分钟打造AI 写真照片生成器｜海马体照相馆这次真的要木得了

训练方式非常简单，只需要提供 5 到 20 张肖像图片（最好是半身照片且尽量不要佩戴眼镜），20 分钟左右，Stable diffusion 就可以训练好数字分身。

SD 文生图写真照

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