文章列表-AI魔法学院

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大模型压缩首篇综述来啦~

此外，非结构化剪枝通常需要对LLM进行大量的再训练以恢复准确性，这对于LLM来说尤其昂贵。

大模型

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

教小朋友学习AI绘画的同时避免生成不健康图片

如果选好了大模型，不允许小朋友改动任何设置，推荐直接选择“冻结系统设置”，这样连模型也无法更换。

小朋友绘画

Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

段会在后台定期合并在一起，以控制分段总数并限制每个分段的总体搜索时间开销。

向量数据库

深度 | Meta AI助手大测评，市值蒸发万亿都因它？

· 评估方法和发现：评估通过提出普通人可能会问的问题来进行，并将Meta AI的回答与其他模型或期望的结果进行比较

Meta AI 测评

9个范例带你入门langchain

(Summarization): 对文本/聊天内容的重点内容总结。

大模型

比GPT-4快18倍，世界最快大模型Groq登场！每秒500 token破纪录，自研LPU是英伟达GPU 10倍

其中包括在延迟与吞吐量、随时间的吞吐量、总响应时间和吞吐量差异。

Groq 大模型

语言大模型100K上下文窗口的秘诀

鉴于文章内容较长，以下为要点总结：第一个问题是注意力层（attention layer）计算的二次方时间（Quadratic time）和空间复杂度，即输入词元数量n。

大模型

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

，从错误中吸取经验教训，并为接下来的行动进行分析、总结和提炼，这种反思和细化可以帮助 Agents 提高自身的智能和适应性，从而提高最终结果的质量。

agent

ChatGPT提示工程5篇合集 - 吴恩达和OpenAI出品

编写清晰、具体的说明 · 原则二：给予模型思考的时间 ChatGPT提示工程的两个关键原则 2.文本总结

ChatGPT prompt

MCI-GRU：在真实金融交易中验证有效的股票价格预测模型

本文方法中国的CSI 300和CSI 500数据集以及美国的NASDAQ 100和S&P 500数据集上进行了广泛的实验，结果表明MCI-GRU在多个指标上均优于现有的最先进方法。

MCI-GRU 股票大模型

从第一性原理看大模型Agent技术

期望大家在看完这个分享之后，对智能体技术有一个新的认知，并能应用在你们自己的研究方向或者职业规划上。

大模型 agent

最透彻的大模型PPO原理和源码解读

但这里我们不用太纠结下标的问题，只需要记住在对应的response token位置，会产生相应的即时奖励和总收益即可。

PPO 大模型源码解读

TTS，一个奇妙的AI工具

当我们制作视频的时候，就会发现，给视频配音真是一件非常专业的事，对于非专业人士，费工费力后，完成的配音效果往往并不理想。

TTS 文本转语音

使用ChatGPT润色出高品质文章的提示词

4、改善段落结构逻辑输入“优化段落结构”，可以检测段落缺乏连贯性的地方，并提出加强逻辑性的建议。

写作大模型 ChatGPT

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