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从零开始了解AI大模型 - 概念篇：一文带你走进大模型世界

它们可以通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，并具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

大模型

Stable Diffusion

深入浅出学习Stable diffusion之线稿转效果图

，你可以自己训练模型，也可以先去下载别人做好的模型，新手建议先从白嫖学起。

Stable Diffusion 文生图大模型

你真的会写 Prompt ? 剖析 RAG 应用中的指代消解

这种方法可以用于实现各种知识密集型 NLP 任务，如问答、文摘生成、语义推理等。

Prompt 大语言模型 RAG

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

为了回答这两个问题，本文作者首先选择了当前主流的两个多模态模型GPT4-Vision，LLaVA ，然后手动标注了数据集和RAG系统测试集，接着作者构建了一个多模态RAG系统（两种配置），将文本和图像结合到一块

大模型研究

深入浅出：大语言模型中必不可少的技术——Embedding简介

这些算法可以通过训练神经网络或使用矩阵分解等技术来学习单词的嵌入表示。

embedding

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

（相关链接，见文末）一、原理模型 CodeGeeX是一个基于transformers的大规模预训练编程语言模型。

大模型

Sora物理悖谬的几何解释

所示，Sora的训练集为短视频集，每个样本是一个短视频，同类的短视频构成一个数据流形。

Sora 解释

大模型应用发展的方向｜代理 Agent 的兴起及其未来（上）

一些研究表明，逐步推理的有效性可以归因于训练数据的局部统计结构，局部结构化的变量之间的依赖关系比训练所有变量更具数据效率。

大模型

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

主要是因为孙燕姿的音色独特，吐词清晰，网络上存在她的大量歌曲，非常便于训练。

声音 sovits

被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

那么研究人员就可以先通过小模型做实验、调参数，如果失败就不断尝试、如果成功就按照相同的数据配比、参数调整等方法训练一个大模型，那么训练时间与训练成本都会大幅缩减。

Grok-1 开源模型

企业如何更好的使用大模型？都有哪些框架和方案

目前有两种模式可以使用大模型，一是将大模型本地化，用于再训练形成企业专有的模型。

人工智能大模型

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建私域专属知识库

，以防万一，还是禁了吧 export WANDB_DISABLED=true 准备数据集这里为了简化，我只准备了5条测试数据，分别保存为 train.json 和 dev.json

知识库

微软对 Sora 进行了逆向工程分析，揭秘 Sora 的秘密

这些能力之所以被称作“涌现”，是因为它们是模型在广泛的数据集上进行深入训练，并依托其庞大的参数量所自然形成的。

Sora 微软

惊艳推荐！8款好用又免费的文本转语音TTS工具

虽然这种方法能够产生可理解的语音，但由于样本数量的限制，很难达到完全自然的语音合成效果。

TTS Maker 语音

生成式AI与大语言模型的区别

通过吸收大量的训练数据，生成式人工智能模型可以使用复杂的机器学习算法来理解模式并制定输出。

生成式AI 大语言模型区别

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