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中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

然后在端到端的有监督微调（SFT）阶段使用不同模态的指令数据集对模态适配器和大语言模型进行微调。

开源模型

【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

大语言模型（LLM）的出现，使基于自然语言处理的人工智能技术实现了飞跃式的发展，彻底开启了AI2.0的时代。

大语言模型

OmniVision - 968M：小巧精悍的视觉语言模型，释放多模态边缘计算强大潜能

基础语言模型Qwen 2.5 - 0.5b - instruct负责处理文本输入，它具备丰富的语义理解能力，能够对输入的文本进行深入分析。

OmniVision -968M 多模态模型

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

导读：近年来，BERT 系列模型成了应用最广的预训练语言模型，随着模型性能的提升，其参数规模不断增大，推理速度也急剧提升，导致原始模型必须部署在高端的GPU 显卡上，甚至部分模型需要多块显卡才能正常运行

BERT 语言模型

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

Flan-T5是Google从另一种方式尝试的自然语言大模型的路径。

大模型

TypeChat 入门指南

传统模式下，创建自然语言模型界面是一项复杂的任务，通常依赖复杂的决策树来确定意图并收集行动所需的输入。

TypeChat

写不好Prompt？可以先写个粗糙版本，然后让GPT帮助优化。

我们试下这个版本Prompt的效果，如下图：我们仍然可以继续要求GPT优化这个Prompt，带上我们的更详细的目标、可用的资源、自己的现状等信息。

Prompt GPT

造梦师手记：C站最受欢迎的LoRA竟然是... ...

既然大家都喜欢像素，那就用像素LoRA出一组图。

SDXL 文生图

深入探秘：百川7B大模型的训练代码解析，揭秘巨无霸语言模型背后的奥秘

（二、软件和部署) 本期开始，为大家讲下这些大模型是怎么训练生成的首先，为了确保本系列的讲解流畅，我将直接深入讲解大型语言模型的代码。

大模型

图解 Transformer——功能概览

一、引言随着大型语言模型如 ChatGPT 的横空出世，我们进入了自然语言处理（NLP）的一个新纪元。

Transformer 大模型图解

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

最近语言模型在自然语言理解和生成方面取得了显著进展。

大模型训练

必看！阿里通义千问完整技术报告

摘要大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了人工智能领域，使得以前被认为是人类专属的自然语言处理任务成为实现可能。

大型语言模型报告

2.7B能打Llama 2 70B，微软祭出「小语言模型」！96块A100 14天训出Phi-2，碾压谷歌Gemini nano

通过模型扩展和训练数据管理方面的创新，Phi-2展现了出色的推理和语言理解能力，在复杂的基准测试中，Phi-2的性能可以打平比自己大25倍的模型，甚至略占上风。

小语言模型

CodeGeeX：Tab一下，代码自动生成

它是一个从左到右生成的自回归解码器，将代码或自然语言标识符（token）作为输入，预测下一个标识符的概率分布。

大模型

图片生成速度最高提升10倍！可以做到“实时”生成！清华推出LCM/LCM-LoRA！

近年来，随着SD和Midjourney的火热，文本到图像生成（Text-to-Image Generation）的研究取得了令人瞩目的进展，让我们能够用自然语言指导AI创造出各种各样的图像。

LCM/LCM-LoRA 文生图

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