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深入解析大型语言模型：从训练到部署大模型

简介随着数据科学领域的深入发展，大型语言模型——这种能够处理和生成复杂自然语言的精密人工智能系统—逐渐引发了更大的关注。LLMs是自然语言处理（NLP）中最令人瞩目的突破之一。这些模型有潜力彻底改变从客服到科学研究等各种行业，但是人们对其能力和局限性的理解
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智源x复旦 | Argus-3D形状生成大模型，多模态生成3D形状

令人心潮澎湃的游戏装备、栩栩如生的VR与AR视界、充满惊奇想象的艺术与设计创作……伴随虚拟与现实边界的日益融合，三维形状生成模型的研究备受关注。不同于当前主流大语言模型，三维形状生成比一维文本更加复杂，任务难度也更高。近日，智源研究院与复旦大学联合带来 A
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LLM的当前挑战和应用

从毫无存在感到无人不谈，大型语言模型（LLM）的江湖地位在这几年发生了巨变。这个领域的发展令人目不暇接，但也正因如此，人们难以了解还有什么难题有待解决以及哪些领域已有成熟应用。为了帮助机器学习研究者更快理解 LLM 领域的当前现状并提升他们的生产力，来自伦敦
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GPT-4炸圈--多模态大模型

前言在chatGPT如火如荼的时候，OpenAI又上演了王者归来的戏码，重磅发布了GPT-4。GPT-4是作为“帮你写代码”和你“肆意聊天”的chatGPT的基础模型GPT-3的升级版，是一个新的里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型，虽然很多能力还不能达到人类水平，但是某些专业和学术领域
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全球首个完全开源的指令跟随大模型；T5到GPT-4最全盘点

1. Dolly 2.0：世界上第一个完全开源的指令跟随LLM两周前，Databricks发布了类ChatGPT的大型语言模型 (LLM)Dolly，其训练成本不到 30 美元。今天，他们发布了 Dolly 2.0，这是业内第一个开源的指令跟随LLM，并根据高质量的人类生成的指令数据集（15000个prompt/response
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一次性分割一切，比SAM更强，华人团队的通用分割模型SEEM来了

最近，一篇「一次性分割一切」的新论文《Segment Everything Everywhere All at Once》再次引起关注。在该论文中，来自威斯康星大学麦迪逊分校、微软、香港科技大学的几位华人研究者提出了一种基于 prompt 的新型交互模型 SEEM。SEEM 能够根据用户给出的各种模态的
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人工智能大模型多场景应用原理解析

学完本篇博文，你将学到哪些内容 生成式人工智能和元宇宙相互促进 生成式人工智能技术趋势 文档结构建模(部首建模、SEM表格建模、训练模型) 文档图像中底层视觉技术(扫描、矫正、去除阴影、防篡改)全景一张图在这里插入图片描述元宇宙生成式人工智能思考生成式人工智能
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人工智能行业专题报告：AI大模型需要什么样的数据

AI 大模型需要什么样的数据集数据将是未来 AI 大模型竞争的关键要素人工智能发展的突破得益于高质量数据的发展。例如，大型语言模型的最新进展依赖于更 高质量、更丰富的训练数据集：与 GPT-2 相比，GPT-3 对模型架构只进行了微小的修改， 但花费精力收集更大的高质量数
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AI大模型网络高性能计算分析

揭秘AI大模型背后的高性能计算网络导言——AI 大模型以其优异的自然语言理解能力、跨媒体处理能力以及逐步走向通用 AI 的潜力成为近年 AI 领域的热门方向。业内头部厂商近期推出的大模型的参数量规模都达到了万亿、10 万亿级别。前几天横空出世的 AI 爆款产品 ChatGPT，
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「入门到精通系列教程」打好AI基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系

人工智能是一个庞大的研究领域。虽然我们已经在人工智能的理论研究和算法开发方面取得了一定的进展，但是我们目前掌握的能力仍然非常有限。机器学习是人工智能的一个重要领域，它研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并通过重新组织已有的知
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零基础零成本，手把手部署一个属于你的私有大模型。

随着chatGPT的火爆，许多开源爱好者涌入AI领域，将许多与大型模型相关的工具进行进一步封装，使得我们这些AI初学者也能够用很少的工作量搭建一个私有大型语言模型。而且，有许多成熟的工具可供我们使用，可以帮助我们进一步使用和微调大型模型。因此，本文是为AI初学者
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AI 绘画基于 Kaggle 10 分钟搭建 Stable Diffusion（保姆级教程）

当前最火的、也是日常绘画最常用两个 AI 绘画工具就属 Midjourney 和 Stable Diffusion 了。而相对于 Midjourney（基础版也要 $10 / month）来说，Stable Diffusion 最大的好处就是：完全免费！ （免费啊，宝子们）完全开源！但是 Stable Diffusion 的安装部署比较复杂
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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。所谓语言模型，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自
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AGI最前沿：GPT-4之后大模型学术进展速览

1 前言在ChatGPT，GPT-4出来之后，特别是其API开放使用之后，整个AI学术圈可以说发生了翻天覆地的变化，大家关注的点几乎都集中到了大模型上，大模型相关的研究可以很快获得10x,100x的关注度。arxiv上包含ChatGPT关键词的papers数量按月递增到现在ChatGPT出来已经半年多
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大语言模型调研汇总

一. Basic Language Model基础语言模型是指只在大规模文本语料中进行了预训练的模型，未经过指令和下游任务微调、以及人类反馈等任何对齐优化。基础 LLM 基本信息表，GPT-style 表示 decoder-only 的自回归语言模型，T5-style 表示 encoder-decoder 的语言模型，GLM-sty
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大模型训练语料篇—已有大规模数据集： C4 / Pile / ROOTS / Wudao

前言大模型的训练，大规模的语料是很重要的，这篇博文跟大家讨论下目前比较出名的大规模语料，讨论它们的来源/多样性/清洗方式等作为参考C42021 EMNLP，T5的训练语料，2021年 4 月数据清洗 URL: https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer/
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世界首款真开源类ChatGPT大模型Dolly 2.0

众所周知，在 ChatGPT 的问题上 OpenAI 并不 Open，从 meta 那里开源的羊驼系列模型也因为数据集等问题「仅限于学术研究类应用」，在人们还在因为寻找绕过限制方法的时候，主打 100% 开源的大模型来了。4 月 12 日，Databricks 发布了 Dolly 2.0，这是两周前发布的类 Ch
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人工智能 (AI)

人工智能 (AI)一、人工智能简介1.1.人工智能定义和发展历史1.2.人工智能发展必备三要素1.2.1.三要素1.2.人工智能发展必备三要素二、实现人工智能实现的核心技术2.1、数据科学2.1.1 数据科学定义2.1.2 数据科学应用流程2.1.3 数据科学于机器学习对比2.2、计算机视觉2.3、
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详解文生图视觉AIGC原理

概述视觉领域的AIGC常用的几类技术：其对比如下GAN这里简单阐述一下GAN做图像生成的优缺点，不对技术细节做展开优点是保真度高，缺点是训练不够稳定，因为要同时训练生成器和判别器，存在一个平衡的问题，训练不好容易造成训练坍塌；另外GAN的目标是生成图片的尽量真实
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点云数据集与核心算法

0 点云点云（point cloud）是空间中点的数据集，可以表示三维形状或对象，通常由三维扫描仪获取。点云中每个点的位置都由一组笛卡尔坐标 (X, Y, Z) 描述，有些可能含有色彩信息（R,G,B）或物体反射面强度（Intensity)信息。强度信息的获取是激光扫描仪接受设备采集到的
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