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个人从零预训练1B LLM心路历程

除了这些大数据量的预训练数据外，笔者还在预训练阶段加入了本应在SFT阶段加入的对话数据，比如百度百科问答数据、BELLE对话数据、moss项目对话数据等，这些对话数据仍然遵循如下这种对话形式的，数据的prompt

LLM 训练

SeaTable 一站式助力高校多场景数字化升级，打造高效解决方案

根据每个阶段教育的不同特点，其构建的数字化教育形式有所不同。

大模型

数字人：从科幻走向现实的技术革命

它们可以根据学生的学习进度和需求进行个性化教学，提高教育资源的利用效率和教育质量。

数字人语音

划重点！全网最全AI数字人工具合集！

今天，小编就来给大家分享五款AI数字人吧！

AI 数字人

从0到1基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调

数据集准备本文采用Stanford Alpaca中提供的alpaca_data.json指令数据集进行参数高效微调，但是在Alpaca-LoRA中提到该数据集存在一些噪声，因此，他们对该数据集做了清洗后得到了

大模型

学术党狂喜，Meta推出OCR神器，PDF、数学公式都能转

据了解，PDF 成为互联网上第二重要的数据格式，占总访问量的 2.4%。

大模型

为什么说数智化可以帮助中小企业降本增效 ?

数智化的核心，是以海量大数据为基础，结合人工智能相关技术，打通数据孤岛，结合场景化构建生态去解决问题。

大模型

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

数据准备阶段包括确定数据源、从数据源中提取数据、清理数据并将其存储到数据库中。

检索增强大模型

通往AGI之路：什么是结构化提示词

核心的落脚点在于有序，比如我们常见的文章目录结构，词典以及有排序属性的数据。

提示词结构化

郭德纲讲英语相声详细教程

或者可以选择付费跳过排队直接生成视频，最便宜的价格是48美元每月，提供30分钟的生成视频时间，目前还是比较贵的，大家可以根据自己的情况去选择套餐机遇都是留给有准备的人，抓住红利风口，或许下一个爆款就是你咯

数字人音视频

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）

就像我们可以从一幅画的局部细节推断出整幅画的样子，不定积分帮助我们从函数的变化率（导数）重构出原函数。

数学微积分科学

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

（2）在小规模数据上，进行指令微调和基于人类反馈的强化学习，更好地对齐最终任务和人类偏好。

大模型微调训练

两天star量破千：OpenAI的Whisper被蒸馏后，语音识别数倍加速

ensp;研发并开源的一个自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）模型，他们通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对

语音 HeyGen

阿里&字节发表VividTalk，只需单张照片即可根据音频生成栩栩如生的人物说话头像视频

我们的模型只需要使用视听同步数据集进行训练。

VividTalk 视频

数学能力超ChatGPT，70B开源大模型火了：用AI微调AI，微软全华班出品

如下图所示，经过GSM8k数据集测试，WizardMath数学能力直接击败了ChatGPT、Claude Instant 1、PaLM 2-540B等一众大模型—— &

开源模型

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