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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”！

相比如何做好大语言模型的预训练，BELLE 更关注如何在开源预训练大语言模型的基础上，帮助每一个人都能够得到一个属于自己的、效果尽可能好的具有指令表现能力的语言模型，降低大语言模型、特别是中文大语言模型的研究和应用门槛

训练大模型 belle

ChatGLM3-6B 功能原理解析

上次我们介绍了 ChatGLM3-6B 的部署，虽然我们的大语言模型（LLM）部署起来了，新功能也试用了，但问题很多的小明就要问了，这其中的实现原理是什么呢？

ChatGLM3 大模型

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

人们可以通过提示词工程定义包含足够多上下文信息的提示词，让 LLM 产生可能最佳的输出。

开源模型

借题发挥下最近几例声音克隆的应用案例

某父亲痛失爱子，因为儿子托梦告知人是可以复活的，于是这位父亲到处寻找让人复活的办法，于是他关注到了最新的人工智能技术，开始找人咨询和学习技术，通过摸索，他知道通过ChatGPT可以训练儿子的过去的说话，文字等语料

声音克隆数字人

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜背景替换只需要两分钟！

这个过程往往需要花费大量的时间和精力。

SD 背景文生图

炸裂！百川开源第1个7B多模态大模型 Baichuan-Omni | 能够同时分析图像/视频/音频/文本

在作者的 Projector 中，与Conv-GMLP一起使用的是残差快捷方式，以实现更高效的梯度反向传播。

Baichuan-Omni 多模态大模型

StableDiffusion

StableDiffusion常用基础参数说明

Negative prompt（反向提示词）：用文字描述你不希望在图像中出现的东西。

文生图

中学生能看懂：Sora 原理解读

为了理解这个技术的原理，我们可以用一个日常生活中的比喻来帮助理解：想象你手里有一本涂鸦的草稿本，刚开始时，草稿本上只有随机的斑驳笔迹，看起来毫无意义。

Sora 原理

迄今为止，最强ChatGPT写论文技巧，总共6步，手把手告诉你！

想让ChatGPT写出一篇高质量的论文，分六步走。

chatgpt 提示词

StableDiffusion

深度解析丨StableDiffusion在多个设计场景中的探索与应用

2.4 初步跑图（批量）把上述的参数调整好了之后，我们就可以进行初步的跑图了，可以调整总批次数量（显卡一般的控制在4左右）。

文生图

大模型训练工程那些事

预训练、继续预训练、对齐(SFT、RLHF) 这些流程和术语对大家来说应该并不陌生。

训练工程大模型

本地运行140亿参数，阿里千问玩起来！Qwen+Win11+3060

模型简介通义千问-14B（Qwen-14B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的140亿参数规模的模型。

大模型

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

01 定义 Text-to-SQL（简写为Text2SQL），顾名思义就是把文本转化为 SQL 语言，更学术一点的定义是：把数据库领域下的自然语言（Natural Language

Text2SQL RLHF

探索Sora的魔法世界：功能展示、原理解析、未来市场影响大猜想！

基于已有视频继续向后扩展在Runway Gen2、Pika等平台都有，但是，OpenAI Sora可以在视频的基础上向前或者向后扩展。

视频生成 sora

使用 ChatGPT + Claude 撰写成功的商业计划书

接下来，莎拉向 Claude 寻求市场分析。

工作

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