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如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

请注意，数据默认按 969:30:1 的比例划分为训练/验证/测试集。

开源模型

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

ZEPHYR-7B模型以7B参数在聊天基准测试中创立了新标准，无需人工注释，且在MT-Bench测试中超过了之前的模型。

小型语言模型 Zephyr-7B

苹果一次性开源了8个大模型！包含模型权重、训练日志和设置，OpenELM全面开源

在相似的模型大小下，OpenELM在ARC、BoolQ、HellaSwag、PIQA、SciQ和WinoGrande等主流的任务测试中的多数任务上展现出了更高的准确度。

OpenELM 大模型

Yann LeCun杨立昆最新观点：AGI不存在

LeCun认为，未来的人工智能对话系统将在将答案转换为文本之前对其答案进行思考和规划。

AGI 大语言模型观点

在飞速发展的时代管理AI风险

结合人工智能研发的持续增长和自动化，我们必须认真考虑通用人工智能系统将在本十年或下一个十年内在许多关键领域超越人类能力的可能性。

人工智能伦理

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

Docker 运行环境想顺滑的完成实践，我推荐你安装 Docker，不论你的设备是否有显卡，都可以根据自己的操作系统喜好，参考这两篇来完成基础环境的配置《基于 Docker 的深度学习环境：Windows

Dify Moonshot API 工作流

AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

类似AutoGPT之类的工具过于理想化，试图完全脱离人工来实现自动处理。

LangGraph AutoGen 对决

AI里的大模型，你了解么

随着深度学习模型在各个领域的成功应用，学者们开始思考如何将其扩大至更大的规模。

人工智能

学会这招，一个头像变100种风格！

二、操作流程风格迁移一共分为以下三步： 1.生成一张图片，获取图片地址 2.以这张图为参考图，Remix 修改提示词，引入不同的风格、模型版本

Remix 文生图

Ollama 与 Dify：AI 应用开发的强强联合

上午：开发和测试 — 利用 Dify 的开发环境开发新的应用功能。

Ollama Dify 大型语言模型

揭秘DeepSeek:一个更极致的中国技术理想主义故事

多位行业人士告诉我们，这种强烈的反响源自架构层面的创新，是国产大模型公司乃至全球开源基座大模型都很罕见的尝试。

DeepSeek 大模型

开源打败闭源？Meta即将推出开源代码生成平台Code Llama，剑指OpenAI Codex

可定制的代码模板：编码工作中不存在百试百灵的“银弹”，Code Llama 也深知这一点。

开源模型

大模型落地“诸神之战”，场景玩家先杀出重围了

但一张图背后的基础设计、租赁场地、布景、拍摄都十分考究，每个环节都蕴藏着各种营销窍门，最终才能打磨出一张让消费者一眼心动的图片。

大模型文生图

Stable Diffusion

AI绘画Stable Diffusion进阶使用

避免使用有多种含义的词汇；避免使用with、and之类的连接词；可使用emoji() 进行补充描述；逗号前后的少量空格并不影响实际效果；可以通过指定风格提示语来创作带有特效或指定画风的图片；(风格获取参考下文

Stable Diffusion 文生图

深入解析 Mistral AI 的 Mixtral 8x7B 开源MoE大模型

在特定的性能测试中，Mixtral 的出色表现和高效性能得到了充分展示。

开源模型 Mixtral 8x7B

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