文章列表-AI魔法学院

文章列表

【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

这带来一种全新的交互界面的可能性。

大语言模型

大模型压缩首篇综述来啦~

量化（Quantization） · 低秩分解（Low-Rank Factorization）图1

大模型

快手大模型出炉！【快意】来袭！

Benchmark评测效果我们选取了行业中被广泛认可的权威Benchmark进行评测，例如体现英文综合能力的MMLU、体现中文综合能力的C-Eval和CMMLU、体现中小学数学能力的GSM8K以及体现代码能力的

开源模型

“How to make money with GPTs” 教你集成第三方url的Action+知识库的完整版GPTs

上传图片🥗分析卡路里 step2.

GPTs 知识库

BGE M3-Embedding：智源最新发布的text embedding模型，多语言检索效果超过微软跟openai

具体情况如下图，这三种不同来源的数据相互补充，分别作用于模型不同阶段的训练，三个源头的数据量逐渐递减，但是数据数量逐渐提升。

BGE M3-Embedding 多语音检索

几个对我影响很大的统计学模型

按照37%规则，你应该先驶过前37%的可用停车位，只观察它们的位置和便利性，但不停车。

统计学大模型

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

这种污染可能导致模型的推理能力被错误评估 —— 它们可能仅仅是在训练过程中蒙到题了，正好背出了正确答案。

过拟合小模型

Stable Diffusion

造梦师手记：全网下载量第一的Stable Diffusion模型更新到5.0版

而模型创作者为了图省事，用已有的模型，融合几个lora，就摇身一变成新模型，来换取补贴。

Stable Diffusion

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

图片来自：GTC 2024 一般来说，芯片算力提升的最常用方法是采用先进制程，用更高的密度在芯片里塞进更多晶体管。

芯片拼接

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上！

图片来自：GTC 2024 一般来说，芯片算力提升的最常用方法是采用先进制程，用更高的密度在芯片里塞进更多晶体管。

芯片拼接技术

Agent：OpenAI的下一步，亚马逊云科技站在第5层

在大模型语境下，可以理解成能自主理解、规划、执行复杂任务的系统。

开源模型

更强的小型LLM：Zephyr-7B

用户观察到这些模型通常缺乏“意图对齐”，意味着它们并不总是以符合人类偏好的方式行事。

Zephyr-7B 大语言模型

AI进化的新纪元：AI AIgents时代（1/9）——什么是Agent？

跟GPT的区别 Agent 不仅可以完成具体任务，如推荐内容、撰写文案、回答问题，而且还可以帮助你实现更复杂的目标。

大模型

“大模型+机器人”的现状和未来，重磅综述报告来了！

近年来，深度学习的发展使得从大规模数据中端到端地学习感知模型成为可能。

论文机器人

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

LLM项目生命周期在介绍大模型微调方法之前，首先带大家了解一下大语言模型的项目生命周期，它大致可以分为以下几个步骤，如下图所示「1、项目目标」：首先，明确项目目标。

大模型微调

<...67 68 69 707172 73 74 75 76 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1