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大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

LLaMA原模型的词表大小是32000，tokenizer主要是在英文语料上进行训练的，在中文上和多语种上效果比较差。

大模型

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AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

●支持多方对话和协作，包括文本、音频或视频形式。

LangGraph AutoGen 对决

AI视频新技能！这套流程教你打造视频人物和声音完美同步！

D-ID:https://studio.d-id.com/ HeyGen:https://app.heygen.com/home 如果你只需从单张图片生成与音频同步的视频，且对人物动作没有太多特殊要求

AI视频

摆脱 OpenAI 依赖，8 分钟教你用开源生态构建全栈 AI 应用

Xinference 使得本地部署 Llama 2 模型变得简洁高效，而 Milvus 则提供了高效的向量存储和检索能力。

开源模型

国产AI大模型哪家强？十大维度横评四款主流大模型！

文心一言目前支持文生图，比如小编让它画一张牡丹，就能很快生成一张牡丹的画作：文心一言还支持文生语音，小编让它朗读“我来自IT之家”，它果然生成了一段语音，而且朗读内容没有错误：但是文心一言目前还不支持文生视频

开源模型

使用大模型自动回复小红书/抖音/快手评论：通过RAG 优化LLMs实现

在这里，我将讨论如何通过检索增强生成（即 RAG）来提高 LLM 的性能。

RAG 大模型自动回复

点评：六大向量数据库

它提供了高性能的向量检索和相似度搜索功能，支持海量数据的快速查询。

向量数据库

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

通过一个场景来演示可组合性图索引的能力: · 从多个文档创建树索引 · 从树索引生成摘要 · 接下来在 3 个树索引的顶部创建一个列表索引的图，因为列表索引适合于合成跨多个数据源组合信息的答案

大语言模型

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

从上图中我们也能看到，智能客服产品按照形态也可以分为多种，包括在线对话式、电话语音式、人工坐席辅助、客服质检、数字人等。

ai 客服

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

“Claude 3、Gemini 1.5，是要把RAG（检索增强生成）给搞死了吗？”

向量数据库大模型 cpu

【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

大语言模型在企业应用的一些典型落地场景如： o 构建以自然语言为交互界面的应用，结合成熟的语音/图像识别、语音合成等技术，在市场营销、客户服务等领域提升客户体验。

大语言模型

国产编程大模型CodeGeex

https://gitee.com/chinnasamy/CodeGeeX CodeGeeX: 多语言代码生成模型 CodeGeeX是一个具有130亿参数的多编程语言代码生成预训练模型

编程

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

导读：近年来，BERT 系列模型成了应用最广的预训练语言模型，随着模型性能的提升，其参数规模不断增大，推理速度也急剧提升，导致原始模型必须部署在高端的GPU 显卡上，甚至部分模型需要多块显卡才能正常运行

BERT 语言模型

2万字大模型调研：横向对比文心一言、百川、Minimax、通义千问、讯飞星火、ChatGPT

这些模型凭借其强大的语言理解和生成能力，在文本创作、智能问答、知识检索、商业文案生成等诸多场景中展现出了巨大潜力。

大模型调研

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