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Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

它将编程竞赛题视为一项翻译任务（问题陈述 → 解决方案），以获得双向性。

Transformer

大模型实践总结

仅解码器架构（Decoder-only）：自回归模型（将解码器自己当前步的输出加入下一步的输入，解码器融合所有已经输入的向量来输出下一个向量，所以越往后的输出考虑了更多输入），更擅长生成类的任务，例如：

大模型训练

AI Agent / 智能体观察笔记（下）

· GitHub · 产品描述投资人yoheinakajima使用OpenAI和Pinecone向量数据库开发的智能体

大模型

最强开源大模型Llama 3，在扎克伯格设想中其实是这样的

11、未来，AI大模型的训练可能更倾向于推理生成合成数据的方向，也就AI生成的内容更多会依赖于推理，而非训练。

Llama 3 大语言模型

智能知识图谱SmartKG和pySmartKG简介

SmartKG是一款轻量级知识图谱可视化+智能对话框架。

知识图谱

30 多年前被 Windows、Linux “灭掉”的操作系统 MS-DOS 4.0，微软在 GitHub 上开源了！

最初版本的产品在 30 天内开发完成，并成功地向 MITS 创始人（被誉为个人电脑之父）进行了演示。

MS-DOS 4.0 开源模型微软

一文彻底搞懂多模态 - 多模态推理

三、基于表示学习：将实体和关系嵌入到低维向量空间，通过向量运算和相似性度量进行推理。

多模态推理大模型

写不好Prompt？可以先写个粗糙版本，然后让GPT帮助优化。

针对初学者，您有哪些建议或最佳实践可以分享，以帮助我避免常见的错误并提高与ChatGPT的互动质量？

Prompt GPT

忘了提示词吧，用自然语言教会AI画出想象力

Automatic translation自动翻译提示词/反向提示词，支持多种语言。

文生图

AI绘画当前的应用场景有哪些？

： Best quality,masterpiece,ultra high res,(photorealistic:1.4),raw photo,1girl,long hair, 最佳质量，杰作，

文生图

吴恩达Prompt教程之总结图解

Instruction tuned LLM首先需要从大量文本数据中训练处一个Base LLM，随后使用指令和比较好的输入输出去进一步训练（微调、优化）LLM，在训练过程中，输入和输出都是作为指令给到LLM

prompt 教程吴恩达

ChatGPT「火」烧到游戏行业，有人用其设计关卡、撰写文案、激活NPC，这会给游戏行业带来什么改变？

去把控作品美学方向这件事，听起来很悠哉，实际上对人的经验要求是极高的，靠现有机械式的学习，特别是无处不在的游戏拆解，这种不带情感的实用主义分析是很难获得的。

大模型 chatGPT

九问中国大模型掌门人，万字长文详解大模型进度趋势

“发展大模型需要逆向思维，让大模型小型化” 王斌（MiLM 大模型）：首先，大模型会越来越大，比如 GPT-4 可能是上万亿参数，未来数量会更大。

大模型详解

Stable Diffusion

嘴里塞饭型Stable Diffusion提示词写法实用小笔记

不加反向太难看了。

stablediffusion prompt 提示词

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

现在的关键是数据质量，而这需要时间。”

Scaling Law AI大模型

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