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大模型：泛化即智能，压缩即一切

在人工智能领域，通俗地说，泛化是指模型在训练数据中学习到的共性，这样在面对从未见过的数据时就能够具备很好的预测能力。

大模型泛化

白话Embedding：普通人都能懂的科普文

我们期望存储的面通过嵌入空间分布：我们可能会期望这个嵌入空间会编码许多我们从未明确训练过的特征。

Embedding 向量

【ComfyUI】使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

这个代表的意思就是，前面20步将采用base模型进行运算。

开源模型

LLM微调经验&认知

可能真人对话数据和指令微调数据（偏书面）差距太大了，模型学懵了 ------------------------------------------------ 0606更新：关于认知 10.

LLM 大模型

大模型在金融行业的应用场景

智能客服智能客服是目前大模型落地第二多的场景，其依赖于知识库体系，与知识问答不同的是智能客服一般面向的是外部人员，由于监管要求目前上线的较少。

大模型金融应用

所有生命分子一夜皆可AI预测！AlphaFold 3改变人类对生命的理解，全球科学家都能免费使用

比如在对映异构、自相互作用等方面，它还存在一定局限性。

AlphaFold 3 蛋白预测

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

在人工智能领域，通俗地说，泛化是指模型在训练数据中学习到的共性，这样在面对从未见过的数据时就能够具备很好的预测能力。

泛化大模型

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

其主要在以下几个方面做优化： 1) Query拓展：这是我自己取的名字，可能不太准确，其主要参考Meta的CoVe[1]以及百川自研的Think Step-Further方法对原始用户输入的复杂问题进行拆解

RAG 大模型

什么是BERT？

因此最后模型的输入序列tokens为下图（如果输入序列只包含一个句子的话，则没有[SEP]及之后的token）：模型的输入序列上面提到了BERT的输入为每一个token对应的表征，实际上该表征是由三部分组成的

embedding

用ChatGPT写论文prompt大全

9、提高段落可读性：输入“提高段落可读性"，根据段落内容和特点，在段落结构、句子长度和行文风格等方面给出调整建议。

prompt

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

在评估的模型方面，研究者是根据受欢迎程度选择的，此外还评估了几个在 OpenLLMLeaderboard 上排名靠前但鲜为人知的模型。

过拟合小模型

如何通过AI变现，举个详细的例子?

我们再转头说要学提示词与第一派的技术普照不同，第二派认为Prompt会发展成为一名“语言”，类似于编程语言，甚至会出现专门的Prompt engineer职位来使用AI，这一派的观点也有有力支撑，市面上几十万的提示词工程师早就已经开始招聘了

生成式AI

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

老年人理财的优点是可以更好地规划自己的财务状况，包括退休金、医疗保险、子女教育等方面的支出。

LLaMA

Stable Diffusion

全网最全AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

原始的扩散模型，虽然在生成图像方面表现出色，但存在两个主要限制： · 一是它不能直接从文本提示（prompt

Stable Diffusion 文生图

北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型！聚焦真实开发场景，专为企业私有部署设计

荣幸的是，我们正站在这个转折点面前，见证着这一趋势的兴起和实现。

aiXcoder-7B 大模型

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