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ollama本地部署自然语言大模型

大模型已经发布很久，网络上的大模型形形色色，现在已然是群英荟萃，那么，如何在本地运行一个大模型？

ollama 语言大模型部署

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT（Supervised

大模型微调

【CLIP系列Paper解读】CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

这种严格的监督训练方式限制了模型的泛化性和实用性，因为这样的模型通常还需要额外的标注数据来完成训练时未曾见过的视觉“概念”。

OpenAI 自然语言监督

忘了提示词吧，用自然语言教会AI画出想象力

SDXL对自然语言的理解，远超SD1.5（当然目前暂时只支持英文），甚至轻松理解大段大段的句子，不会错过句子里的每一个关键点。

文生图

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT和T5，拥有卓越的自然语言处理能力，但要使它们在特定任务上表现出色，就需要进行微调，以使其适应特定的数据和任务需求。

大模型

AI“同声传译”新进展！Google发布，无监督，语音识别：Translatotron 3！

这是一个基于自监督学习和对抗学习的端到端的语音识别系统，它可以从没有任何标注的语音数据和文本数据中学习，支持100多种语言的语音识别，包括一些低资源语言，例如阿姆哈拉语、宿务语、阿萨姆语和阿塞拜疆语等。

Translatotron 语音识别

自己电脑上跑大语言模型（LLM）要多少内存？

在本地电脑上运行大型语言模型(LLM)，需要考虑的关键因素之一就是电脑的内存够不够。

大语言模型运行

大语言模型微调：定制自己的微调数据集

随着大型语言模型如ChatGPT的流行，许多研究机构，企业，兴趣爱好者等都正在尝试微调大语言模型（large language model），以适应特定的应用场景。

大模型

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的

本文来自DataLearner官方博客：来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的以及语言模型如何变成ChatGPT——State of GPT详解 | 数据学习者官方网站

大模型

我，大语言模型

作为大语言模型，我只前向思考，不反向思考。

大模型

开源大语言模型完整列表

Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。

开源模型大语言模型

通往 AGI 之路：走进大语言模型

AGI 也就是通用人工智能，是我们的愿景，虽然实现它有很长的一段路要走。

AGI ChatGPT 大语言模型

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

在 PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。

开源模型

生成式AI与大语言模型的区别

生成式人工智能与大型语言模型（LLMs）：这两项尖端人工智能技术听起来就像是两种截然不同、无法相提并论的东西。

生成式AI 大语言模型区别

国内外开源大语言模型一览表

）争相亮相，通用领域自然语言处理任务已获得巨大成功，引起了国际中文教育领域的普遍关注。

大模型

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