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Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法

由于模型是在用例特定数据上从零开始训练的，所以产生幻觉的几率几乎为零，输出的准确率也是比较中最高的。

生成式AI

哈工大科大讯飞联合推出中文LLaMA-2 & Alpaca-2大语言模型

这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。

训练

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

在大量未标记文本数据上训练语言模型。

大模型训练

如何从零开始训练专属 LoRA 模型？4600字总结送给你！

一、训练数据集准备这个过程主要做三件事：训练素材处理图像预处理打标优化 1.

训练

大模型微调数据选择和构造技巧

主要的几个类别数据占据了90%的数据量，剩下的90%的类别只有10%的数据量。

大模型微调

LangChain - RAG: 拿什么「降伏」PDF 中的 Table 类型数据

比如 RA-DIT 试图通过增强 RAG 用到的 LLM + 单独训练一个 retriever 的方式加强 LLM 「自有」知识和外挂知识的双向奔赴

大模型 LangChain RAG

微软最强全自动数据可视化工具！现已开源

8.14，微软开源了之前已经发布的全自动数据可视化工具 LIDA。

大模型

8G显存一键训练，解锁Llama2隐藏能力！XTuner带你玩转大模型

高效的数据引擎 XTuner 适配了多个热门开源数据集格式，开发者如已有对应格式的数据集，可以直接使用，并支持多种格式数据源的混合使用： Alpaca

大模型

最新最全的开源中文大语言模型列表

据悉，“书生·浦语”具有1040亿参数，基于“包含1.6万亿token的多语种高质量数据集”训练而成。

大模型

数据分析思路系列-如何建立指标体系

对于一些毕业生在面试数据分析岗位的时候，面试可能经常会被问到这样一个问题：你会选择什么指标去反映这个问题，或者你会用哪些指标去分析这件事？

数据分析指标体系

DeepSeek V3刷屏，550万元2000张卡做出的开源模型，和OpenAI几亿烧出来的一样好

在这个报告中，Deepseek透露了训练的关键数据，其中最引人注目的，是它的高效和对算力资源依赖之小，同时效果又异常的好——“在预训练阶段，在每个万亿标记上训练 DeepSeek-V3 只需要 180K

DeepSeek V3 开源模型

Qwen7b微调保姆级教程

前方干货预警：这可能是你能够找到的，最容易理解，最容易跑通的，适用于各种开源LLM模型的，同时支持多轮和单轮对话数据集的大模型高效微调范例。

Qwen7b 大模型

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

准备训练集。

大模型微调

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

数据源采样在 [gpt3] 的训练过程中，存在多个训练数据源，论文中提到：对不同的数据源会选择不同采样比例： GPT3 Paper Page-9 通过「数据源」采样的方式，能够缓解模型在训练的时候受到

大模型训练

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今天，小编就来给大家分享五款AI数字人吧！

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