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开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

推理阶段通常比训练阶段要求更低的显存，因为不涉及梯度计算和参数更新等大量计算。

开源模型

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

比如..

开源模型

大模型应用实践：用LLaMA 2.0, FAISS and LangChain实现基于自由知识问答

它有三种不同的模型大小（即7B、13B和70B），与Llama 1模型相比有显著改进，包括在40%更多的tokens上进行训练，具有更长的上下文长度（4k tokens ��

开源模型

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

所有内容均按照重要性和独特性进行排序，并将链接附在下方。

Transformer

震撼科技界：清华大学与智谱AI联手，引领中文长文智能写作新纪元！

该平台汇集了超过120个多样化且具有特色的用户写作指令，全面覆盖了不同长度和类型的需求。

写作长文本

AI大模型LLM可以帮助企业做什么？

有以决策为特长的老一代机器学习应用，也有以及侧重感知能力的“传统”深度学习应用。

大模型

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

该方法期望一个特定的指令集，通常描述为“系统消息”，以指导模型。

RAG-Fusion 检索增强

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

主要是因为孙燕姿的音色独特，吐词清晰，网络上存在她的大量歌曲，非常便于训练。

so-vits-svc 音色转换教程

【一步一步引导】从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

由于大多数预训练模型都是在通用训练语料上进行学习，对于一些特殊领域（金融、法律等）中的概念和名词无法具备很好的理解。

大模型训练

Midjourney AI绘画美女提示词分享二

4k, hyper realistic, hyper detailed, real life, Sony Alpha α7, photorealistic, photoshoot 翻译提示：时尚模特漂亮的中国女孩穿着深

文生图 Midjourney

人工智能训练的灾难性遗忘以及解决方案

而与此相比，当前的AI技术则存在着一些不足。

人工智能大模型

向量数据库不是一个单独的数据库分类

其结果是，我们有必要考虑“向量数据库”是否有必要作为单独的数据库分类存在，还是仅仅是一个任何数据库都能提供的特性。

大模型向量数据库

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

提出的方案如下图所示，暂且称它为「增量更新」模式，在 data-transform 这一步、embedding 之前针对没个 chunk 做一次 hash，记录下来 hash 值，每次源数据更新了只需要在这一步里面比对一下

大模型

关于AI声音生成的一切（语音+音乐+嘴型）

提供了比原始 Whisper 模型快 70 倍的实时语音转录速度，并使用了更快的后端 faster-whisper。

声音

OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析

因为现在算力越来越呈现基础设施的特征，而基础设施是各个国家的命脉，即便不考虑禁运，我国不会是唯一一个要求算力自主可控的国家，甚至每个大厂都开始想自己搞显卡或者AI专用算力卡（参考google、特斯拉、openAI

sora openai 视频生成

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