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【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

开源基座模型对比大语言模型的训练分为两个阶段：（1）在海量文本语料上的无监督预训练，学习通用的语义表示和世界知识。

大模型微调训练

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

主要有以下三种： · 向量（Vector）数据库：大模型和深度学习的都知道，这波AI浪潮中向量是基础，是对现实时间的语义级别的表示

大模型 PostgreSQL

爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

· 知识库规模：让 AI 了解到现有的文章数量，和增长速度，识别出对应的知识库规模，不同规模的知识库适合不同的目录分类的结构

智能分类大模型知识库

实操：基于 Ollama+AnythingLLM 的 AI 超级阅读法

02一句话快速获取文中最独特的知识看文章的时候，我们通常会学到一些大家都知道的“常识”。

Ollama AnythingLLM 阅读

15个中文AI写作提示词帮你覆盖所有主流写作场景！！！

关键词：｛｛关键词｝｝，生成文章标题所需的关键词输出语言：｛｛输出语言｝｝写作要求： 1、使用所提供的关键词创建吸引人的标题。

写作 prompt 提示词

打造音乐传奇：Suno推出音乐生成模型Suno V3，让每个人都能成为作曲家

团队具备扎实的技术深度，更怀揣音乐之梦，音乐创作的热爱激发了他们无穷的创意。

suno 歌曲音乐

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

换句话说，大模型就像是一个可以帮助我们快速理解和利用各种知识的工具，它们通过学习大量的数据，提取出数据中的重要特征和规律，从而可以应用在各种各样的任务中，比如回答问题、生成文本、识别图像等等。

大模型从零开始

4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。

知识图谱大模型

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

在 PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。

开源模型

ollama本地部署自然语言大模型

大模型已经发布很久，网络上的大模型形形色色，现在已然是群英荟萃，那么，如何在本地运行一个大模型？本文采用ollama，简单运行本地大模型，不需要写代码。

ollama 语言大模型部署

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

上下文窗口（context window）是指语言模型在进行预测或生成文本时，所考虑的前一个词元（token）或文本片段的大小范围。

大模型

这个数字人开源项目太牛了，非常全面的项目解决方案(含源码)

该项目各模块之间耦合度非常低，包括声音来源、语音识别、情绪分析、NLP处理、情绪语音合成、语音输出和表情动作输出等模块。

Fay 开源项目数字人

Stable Diffusion

stable diffusion最全18种controlnet模型，详细教程讲解。

目前AIgc领域正在持续关注，等到年底的时候做一个最全面的视频和文字讲解，现在还是在等等，目前AI领域热度确实是在持续降温，但是呢，深入了解AI的人都知道，AI的发展不是想人一样需要很长时间的积累，有时候可能就是一个算法的突破

Stable Diffusion 文生图 controlnet

Chinese-LLM开源中文大语言模型合集

GPT-3、LLaMA等的架构设计优点，替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的tokenizer，升级了BMTrain并行训练方法，是在中英文高质量语料基础上从０开始训练的，通过数据质量控制

大模型中文

《OpenAI官方：GPT 最佳实践》大白话编译解读版本

诚挚地向大家推荐来自 OpenAI 的文章《GPT 最佳实践》。

提示词官方翻译

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