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【揭秘】BELLE大模型：一个集合训练、数据、模型、APP的超级神器，让每个人都能拥有自己的“大模型”！

此外，目前可以看到基于 ChatGPT 产生的指令训练数据方式有：1）参考 Alpaca 基于 GPT3.5 得到的 self-instruct 数据；2）参考 Alpaca 基于 GPT4 得到的 self-instruct

训练大模型 belle

个人从零预训练1B LLM心路历程

ruozhiba：前段时间大火的数据集，从百度贴吧“弱智吧”扒的问题，用GPT4生成答案。

LLM 训练

国内外开源大语言模型一览表

万规模的单轮长文本心理咨询指令与答案（SoulChatCorpus-single_turn），回答数量超过50万（指令数是当前的常见的心理咨询数据集 PsyQA 的6.7倍），并利用ChatGPT与GPT4

大模型

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

然而，由于生成Alpaca数据集的self-instruct [2] 技术得到的数据集本身存在一些瑕疵，因此数据集需要进一步清洗和改进，例如alpaca-cleaned [3] 和alpaca-gpt4

大模型

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

数据：构建了超过15万规模的单轮长文本心理咨询指令数据，并利用ChatGPT与GPT4，生成总共约100万轮次的多轮回答数据。

垂直领域大模型开源模型汇总

总结！大模型微调（Tuning）的常见方法

model_name_or_path, return_dict=True) model = get_peft_model(model, peft_config) GPT4

微调大模型

金融行业的开源AI大模型

该数据集涵盖了10个金融大类及36个金融小类，包含总计7173个单项选择题，包括CPA、税务师等多个金融领域考试，并且使用GPT4对题目进行改写以测试模型的泛化能力，保证评估的客观性和多样性。

开源大模型

手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

超越GPT4？

MoE 专家混合模型

9个范例带你入门langchain

artist_output.content) print (output)print (type(output))# 这里要注意的是，因为我们使用的 turbo 模型，生成的结果并不一定是每次都一致的# 替换成gpt4

大模型

OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析

技术报告全文中英对照（GPT4翻译+人工润色） Video generation models as world simulators

sora openai 视频生成

我为什么不看好大模型行业

最近披露的信息表明，GPT4具有1.8万亿参数，而目前很多情境下的开源模型把参数限制在13B或70B。

大模型

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

资料：为指令微调准备数据集 - by Thomas Capelle：探索Alpaca和Alpaca-GPT4数据集以及如何格式化它们。

LLM 大模型 GitHub

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

ChatGPT和GPT4的参数量超过100B,其性能明显优于Llama2和Vicuna-v1.5。

大语言模型推荐

2万字大模型调研：横向对比文心一言、百川、Minimax、通义千问、讯飞星火、ChatGPT

SuperCLUE十大基础能力排行榜（2023年12月）可参考分析小结： 1、在计算、逻辑与推理、代码、语言理解和收取、生成与创作、上下文对话、角色扮演、工具使用、传统安全等领域，GPT4

大模型调研

万字长文-大语言模型指令调优综述

o 使用LLMs 生成输出：给定指令，使用 LLMs ，如 GPT-3.5-Turbo 或GPT4，快速生成输出。

大语言模型

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