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BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

2 BGE M3-Embedding 2.1 训练数据构建 M3-Embedding的训练用了非常庞大且多样化的多语言数据集，

BGE M3-Embedding 多语音检索

Falcon 180B 开源影响了谁？

据官方消息，Falcon 180B是使用 Amazon SageMaker 在多达 4096 个 GPU 上同时对 3.5 万亿个 token 进行训练，比Llama 2多了近一倍的数据集，是最多token

大模型

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

AI大模型LLM可以帮助企业做什么？

这些模型采用了自监督学习方法，通过大量无标注文本进行训练。

大模型

RAG从入门到精通-RAG简介

LLM的知识更新难题在进入RAG的介绍之前，需要读者首先理解一个概念，LLM的知识更新是很困难的，主要原因在于： 1.LLM的训练数据集是固定的,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识。

rag 大模型

北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型！聚焦真实开发场景，专为企业私有部署设计

还不过瘾，aiXcoder团队还提出了一个更大的测评代码生成补全数据集（16000多条来自真实开发场景的数据），做了进一步测评，效果更明显。

aiXcoder-7B 大模型

Stable Diffusion

Meta发布业界最强文生图模型CM3Leon，实力碾压Stable Diffusion、Midjourney

CM3leon是第一个使用从纯文本语言模型改编的方法进行训练的多模态模型，包括大规模检索增强预训练阶段和第二个多任务监督微调(SFT)阶段。

文生图

基于Ollama本地部署谷歌开源Gemma大模型！

这次发布的Gemma不仅仅只有2B 和 7B这两种规模，实际上是发布了Gemma系列（经过预训练的变体和指令优化的变体，大大小小50多种），Gemma 模型非常适合各种文本生成任务，包括问答、总结和推理

ollama gemma qwen

AI 绘画新时代：ChatGPT + DALL-E 3

算法效率：尽管 MidJourney 拥有更多可能的数据集，但其质量相较于 OpenAI 仍显不足。

文生图图生图 chatGPT DALL-E

AI颠覆的第一个体育赛道，来了

在训练和比赛分析方面，AI技术也在发挥着重要作用。

体育 AI

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

样本量规模增大，训练出现OOM错：模型训练的样本数量从10万，增大300万，训练任务直接报OOM了。

大模型

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>

训练数据以英文为主，不包含中韩日文，所有训练数据都是开源的，分词之后大约有1400B的tokens。

大模型

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

方法进行解读，百川智能具有深厚的搜索背景，来看看他们是怎么爬RAG的坑的吧～总的来说，百川通过长上下文模型(192k)+搜索增强结合的方法来解决知识更新，降低模型幻觉的问题，使得其在5000万tokens的数据集中取得

RAG 大模型

网易有道强力开源中英双语语音克隆

下载预训练模型, 然后运行: mkdir -p outputs/style_encoder/ckpt mkdir -p outputs/prompt_tts_open_source_joint/ckpt

语音开源

实时语音克隆

建议使用 GPU 来进行训练和推理速度，但这不是强制性的。

语音克隆

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