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垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

正好利用周末的时间，好好思考、梳理、汇总了一些垂直领域大模型内容。

垂直领域大模型开源模型汇总

大模型应用设计的10个思考

与传统的编程方法不同，现在的开发思路更倾向于“模型优先”。

大模型应用

ChatGPT提示工程 - 总结

策略3：让模型检查是否满足条件策略4：少样本提示原则二：给予模型思考的时间策略1：明确说明完成任务所需的步骤策略2：提示模型不要匆忙得出结论，而是要找出自己的解决方案本篇介绍一下如何对内容进行总结

GPT

2023年人工智能行业总结

例如上下文学习能力、思维链能力等。

人工智能 AGI 思考总结

垂直领域大模型的思考

垂直大模型产品基于上面的思考，开始涌现出越来越多的垂域大模型，这些模型只针对一个特定的领域，甚至只能针对一两个场景。

垂直领域大模型

大模型微调方法总结

--->成立了大模型学习技术讨论群，学术、前沿资讯、技术讨论，移至文末加入我们方法 LoRA 的实现思想很简单，如下图所示，就是冻结一个预训练模型的矩阵参数，并选择用 A 和 B 矩阵来替代

开源模型

总结些SDXL出人像时遇到的困难

这次正好在实践中学习，先不管什么章法，直接看图说话就行了，后面再逐渐总结出规律。

文生图 SDXL

大模型实践总结

最近一段时间，我也在探索大模型相关的一些技术，下面做一个简单的总结。

大模型训练

大模型时代-行业落地的再思考

写在前面大家好，目前大模型落地是大家特别关心的问题，之前我也对垂直领域大模型的做了一些思考并对领域开源模型进行汇总。

大模型

对于大模型RAG技术的一些思考

Excel也还好处理，本身就是结构化的数据，合并单元格的情况使用程序填充了之后，每一行的信息也是完整的。

RAG 大模型

2023年人工智能行业总结（精简版）

虽然技术带来了便利和创新体验，但我们也要思考如何防止坏人使用它。

人工智能行业总结

依赖倒置：以数字和AI的思维模式思考

也可以回到类似马克思的观点，一个边际效能越来越高的生产模式肯定会取代低的。

写文章

大模型与游戏结合的一个思路

关于人工智能与游戏的结合，笔者曾写过一篇文章，《真正的人工智能应用于游戏》。

人工智能游戏

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

这篇文章中，我并不试图去解释ChatGPT的一切，而是将从原理出发，思考计算机理解语言的关键要素，这些思考落到了一个具体的切入点 —— embedding —— 一个第一眼难以理解但极为关键的东西。

开源模型

领域大模型-训练Trick&落地思考

但有些并没有什么理论依据，全是自己的实验经验&结论，可能跟大家有所不同，欢迎大家讨论，交流分享。

垂直训练大模型

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