文章列表-AI魔法学院

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垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

数据：通过医学知识图谱和GPT3.5 API构建了中文医学指令数据集，数据共开源9k条。

垂直领域大模型开源模型汇总

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

不需要复杂的设计如持续时间模型、文本编码器和音素对齐，能够快速训练并实现实时因素（RTF）0.15的推理速度，显著优于当前基于扩散的TTS模型。

F5-TTS 音频克隆

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

图1 DB-GPT项目原生对话示意图 02 数据集公开的 Text2SQL 数据集比较多

Text2SQL RLHF

从零开始了解AI大模型 - 技术篇：万字深度好文人话说大模型技术

其涉及的关键理论和技术如下：无监督预训练：训练使用的数据都是自然文本数据，不需要人工针对不同任务对数据打标签，因此该过程叫作“无监督预训练”。

大模型

微信搜狗爬虫WechatSogou - 从微信公众号获取文章的利器

这类库伴着官方数据结构和反爬虫策略升级，随时有失效可能，请谨慎参考学习，严禁非法使用。

WechatSogou 微信搜狗

秒懂AI-深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT简介

，可以处理序列数据。

大模型学习

为什么国产大模型都说超越ChatGPT而体验却很拉？警惕 Goodhart law 陷阱

这时候，各家大模型就可以针对这些模型，进行专门的训练，就可能会出现在测试集上表现很好，但可能在现实世界的其他应用场景中表现不尽人意。

ChatGPT 国产大模型

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

训练数据上看，Llama 3的训练数据规模达到了15T tokens，全部来自于公开信息，其中5%为非英文数据，涵盖30多种语言。

meta llama3

CodeGeeX2来了!效果超LLaMA2-70B

由于代码安全性，很难使用 Github Copilot 去 AI 生成，发现清华发布了「CodeGeeX2」，基于 ChatGLM2-6B 基座模型，CodeGeeX2-6B 进一步经过了 600B 代码数据预训练

CodeGeeX2 开源模型

中文通用大模型最全汇总

，100G预训练数据，涵盖金融、法律、百科的领域数据以及API等。

大模型开源模型

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

2.3 ViTPose的数据灵活性同预训练数据的ViTPose在MS COCO的性能对比在过往的实验中，使用ImageNet对编码器进行预训练已经成为了一种默认设置

ViTPose+Transformer 身体姿态

中文开源OCR框架对比及介绍

开源与个性化训练（☆）首先，优图OCR不开源，除了商业化的考量，应该也涉及到自己实验室的算法专利、隐私数据等，不开源属于情理之中。

OCR

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

CodeShell的原始训练数据基于自己爬取的Github数据、Stack和StarCoder数据集，以及少量高质量的中英文数据。

开源模型 AI编程

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

大模型微调方法总结

假设模型在任务适配过程中权重的改变量是低秩（low rank）的，由此提出低秩自适应（LoRA）方法，LoRA 允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵来间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重不变

开源模型

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