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深入探秘：百川7B大模型的训练代码解析，揭秘巨无霸语言模型背后的奥秘

先说下大模型的理论：大模型的底座模型就是多层的transformer，由于是因果语言建模，它只用了transformer的decoder模块。

大模型

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

对于来⾃AlpacaEval的140个指令的⼦样本，以随机顺序向注释者展⽰了⼀个由使⽤NEFT在Alpaca数据上微调的LLaMA-

NEFTune 大语言模型

一人搞定30万商品分类：AI落地实践故事！

而商品品类的划分数据来自多个电商平台，标准描述不统一，分类也有出错的情况，需要对所有商品品类做一个统一的梳理。

embedding 大数据分类

EduChat：教育行业垂直领域大模型

第二个挑战：教育领域的知识在不断更新，而LLMs由于训练机制无法学习到最新的知识。

教育大模型垂直领域

SD艺术二维码还有人不会做?

是一个Quick Response Code的缩写，即为快速响应矩阵码常见的二维码有：PDF417码、QR码、汉信码、颜色条码、quick mark code、data matrix 二维码简单可由定位码

文生图

让AI记住你说的话、让AI给你生成几十万字的小说！StreamingLLM 让无限长token成为可能

StreamingLLM是由麻省理工学院（MIT）的研究团队提出的，它基于一个简单而有效的观察：在Transformer中，注意力机制（Attention）对于前面的token有着很强的偏好，即使它们并不是语义上很重要的

StreamingLLM 写作

大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

PeftConfig 每个🤗 PEFT方法由一个PeftConfig类来定义，该类存储了用于构建PeftModel的所有重要参数。

大模型

垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

由于专业模式，借助了知识库的内容，也会使得用户得到的效果更加精准。

垂直领域大模型开源模型汇总

造梦师手记：C站首推的动漫模型竟然是十八禁？

当然了，另外的方面，大家可以自行尝试。

stablediffusion sd 文生图

一文汇总市面上所有prompts提示词框架

ensp;希望ChatGPT扮演的角色Objectives:目标希望实现什么Key Result:关键结果要什么具体效果试验并调整Evolve:试验并改进三种改进方法自由组合

提示词框架 prompt

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

Transformer 结构的输入和输出“分辨率”可以做到相同，并且天生自带交叉注意力机制。

Stable Diffusion DALL·E

超越Animate Anyone! 南加大&字节提出MagicPose，不需任何微调就可生成逼真的人类视频

具体来说，我们的目标是生成由新颖的姿势序列驱动的任何目标身份的人舞视频，同时保持身份不变。

MagicPose 视频

拒绝996，想出海赚美元？这7个GPT方案绝对靠谱！

在Upwork等国际自由职业平台提供文案服务，为海外企事业单位撰写广告词、产品详情、软文等。

ChatGPT 写作

快消品企业怎么才能用上大语言模型？

如果企业自身数字化基础不足，前期准备和调整环节将非常有挑战。

大模型

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

由于 Diffusion 模型训练 text to video 需要高质量的标注视频，因此我们可以估计 Sora 训练的视频量级为 1亿分钟左右。

Sora 推理算力

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