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大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

然后再对模型进行 finetuning 来更好满足自己的下游任务。

大模型人工智能

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

仅调整FFN模块可以达到和全部可训练相当的效果，而只训练MHSA模块则会带来较大的性能下降，说明FFN模块负责更多特定任务相关的建模，在下游任务迁移学习中发挥更大作用。

ViTPose+Transformer 身体姿态

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

我们可以使用“让LLM从整个context历史分段的提取与目标子任务相关的信息重新组装一个context”的方式来压缩控制给下游context的量。

大模型

AI提示设计技巧剖析 - 29个动词助你获取更好文本生成

22.夸张(Sensationalize) 场景：这是一篇比较平淡的旅游广告文案。

提示词文本

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

Generative Agents Generative Agents 生成 AI Agents 是一项非常有趣的实验，其灵感来自模拟人生游戏。

agent

中文通用大模型评测基准发布，全方位解析评价维度，助你选出最优秀的模型！

《西游记》是中国古代四大名著之一，讲述了哪吒等人历经九九八十一难，最终取得真经的故事。

大模型训练中文

一文探秘LLM应用开发-Prompt(相关概念)

模型部署与推理 5）prompt6）编排与集成7）预训练第三部分场景案例常用参考第二部分应用挑战 2.基本流程与相关技术4）Prompt在前面的内容里，我们提到过要使用模型完成下游任务

prompt 大模型

中文通用大模型最全汇总

OpenChineseLLaMA 简介：基于 LLaMA-7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座，对比原版 LLaMA，该模型在中文理解能力和生成能力方面均获得较大提升，在众多下游任务中均取得了突出的成绩

大模型开源模型

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

同时在数据集处理过程加入StartToken，PadToken，EndToken等标记，也可以帮助模型更好地理解数据，或者帮助下游应用进行编码，一个具体的例子如Vicuna模型，在版本更新后，他们在微调数据集中加入了新的对话结束的标记

大模型

有了 DALL-E 3，从此自己设计T恤 (附30个提示词模板)

示例：宽幅矢量设计印在一件白色 T 恤上，图案是一只金毛寻回猎犬的窥视插图，其独特的招风耳和好奇的表情，唤起人们的欢乐和嬉戏感。

DALL-E T恤设计

【语音识别】OpenAI语音力作Whisper

七、实验效果在语音识别上，英文很不错，中文处于中游。

语音转文字 whisper

爆肝两天！ChatGPT+提示词解决知识库目录混乱

5、新知识归档时的建议优化目录后还没完，全新知识在归档时，我们也需要游刃有余。

智能分类大模型知识库

为什么说数智化可以帮助中小企业降本增效 ?

徜徉在高密度信息流的我们，正如在深海遨游的鱼，我们感受不到数据的流动，但它一直从我们身边飘过。

大模型

清华系17人，撑起中国大模型创业半壁江山

戏谑的是，他们二人形影不离的原因是，成绩优异的王慧文进入清华大学后发现在众多佼佼者中自己只能算个“学渣”，因而与成绩相近的王兴惺惺相惜。

大模型

Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？

一、目前情况在GPT没有爆火之前，一直以来的共识都是：模型的规模越大，模型在下游任务上的能力越多、越强。

大模型

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