Gartner 将生成式 AI 列为 2022 年五大影响力技术之一，MIT 科技评论也将 AI 合成数据列为 2022 年十大突破性技术之一，甚至将 Generative AI 称为是 AI 领域过去十年最具前景的进展。未来，兼具大模型和多模态模型的 AIGC 模型有望成为新的技术平台。 近来，腾讯发布的混元 AI 万亿大模型登顶权威中文测评基准 CLUE 榜并超越人类水平。 混元 AI 大模型采用腾讯太极机器学习平台自研的训练框架 继续阅读

        最近，FacebookResearch 开源了他们最新的大语言模型 LLaMA，训练使用多达14,000 tokens 语料，包含不同大小参数量的模型 7B、13B 、30B、 65B，研究者可以根据自身算力配置进行选择。         经过测试，（1）在算力要求上，7B的模型，需要19G显存要求，单卡3090可部署。（2& 继续阅读

本文尝试用现在最火的chatGPT在工作中提高生产力。 具体背景如下：在训练模型过程中，为了避免资源抢占，我指定了其他的gpu来提高模型训练效率，但是发现训练的时候模型正常，但是在模型预测的时候一直报错，尝试gpu=1，2，3都报错。gpu=0，或者是不设置都不会出错。 预测的时候具体报错内容如下： XGBoostError: b' 继续阅读

一、Roberta （一）特点 对bert的一点点改进啦 1、动态遮掩 2、FULL-SENTENCE without NSP loss 3、Large mini-batch 4、A larger Byte-Pair Encoding （二）关于BERT中的NSP和MLM 参考：https://blog.csdn.net/qq_43658933/article/details/123545931 训练时有两个任务啦~ 继续阅读

第12章ChatGPT与人类交互的未来 12.1ChatGPT在与人类交互中的优势和局限 近年来，自然语言处理技术的快速发展使得ChatGPT（Generative Pretrained Transformer）这样的自然语言生成模型在人工智能领域中受到广泛关注。作为一种具有自主思考和创造力的智能机器人，ChatGPT在与人类交互方面有着显著的优势和一些局限性。本节将深入探讨ChatGPT在与人类交互方面的优势和局限性。 语言理解和生成的能力 ChatGPT是一种基于预训练的自然语言生成 继续阅读

文章目录 P1 06-26 大型多模态模型：CVPR 2023教程笔记P:2 06-26 在强化学习中学习调节预训练模型P:3 06-26 通过算术操作组合参数高效模块P:4 06-26 KOSMOS-2: 将多模态大型语言模型与世界联系起来P:5 06-26 MotionGPT：将人类动作视为外语P:6 06-26 从文本中丰富本体知识库：用于概念发现和放置的生物医学数据集P:7 06-26 SUGARCREPE：修复视觉语言组合性 继续阅读

GPT1：Imporoving Language Understanding By Generative Pre-training GPT2：Lanuage Models Are Unsupervised Multitask Learners GPT3：Language Models Are Few-shot Learners GitHub：https://github.com/openai/gpt-3 从GPT三个版本的论文名也能看出各版本模型的重点： GPT1：强调预训 继续阅读

1. 2023年AI十大展望：GPT-4领衔大模型变革，谷歌拉响警报，训练数据告急 新年伊始，大模型的话题热度不减。ChatGPT展现的惊人能力将大模型研究和应用热度推向高潮，人们激烈讨论着这个高级“物种”的推出意味着什么。 本文作者Rob Toews发布了2023年AI发展的十大预测，整体来看，大部分预测都离不开“大模型”这个关键词，具体分析也有其道理。当然，其中的 继续阅读

本文基于阿里云机器学习PAI实现大语言模型Llama2低代码 Lora 微调及部署，适合想要快速开箱体验预训练模型的开发者 前言 近期，Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源，包含7B、13B、70B不同尺寸，分别对应70亿、130亿、700亿参数量，并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途（但月活超过7亿以上的企业需要申请&#xf 继续阅读

请记住，您是一位NLP领域的专家和优秀的算法工程师。使用带有 tensorflow2.0 subclass api 的 python 从头开始实现 transformer 模型。 全部内容如下： 构建transformer模型架构和依赖层；生成并预处理一些假样本数据，用于训练上面构建的模型；上面生成的样本数据的训练模型示例教程；上面生成的样本数据的预测模型示例教程；上面生成的示例数据的部署模型示例 继续阅读

1.源码下载链接 1.yolov5原模型以及权重文件 链接：https://pan.baidu.com/s/1XlvHIxlzJEqp2wlRx5Fb1w  提取码：xtkj 2.训练自己数据集的完整代码 链接：https://pan.baidu.com/s/1xdnah8ZLoT7E1YDm-RiGzQ  提取码：9261 2.训练过程 1.修改class_path为自己数据集的分类结果 2.修改权重文件的路径 继续阅读

第12章ChatGPT与人类交互的未来 12.1ChatGPT在与人类交互中的优势和局限 近年来，自然语言处理技术的快速发展使得ChatGPT（Generative Pretrained Transformer）这样的自然语言生成模型在人工智能领域中受到广泛关注。作为一种具有自主思考和创造力的智能机器人，ChatGPT在与人类交互方面有着显著的优势和一些局限性。本节将深入探讨ChatGPT在与人类交互方面的优势和局限性。 语言理解和生成的能力 ChatGPT是一种基于预训练的自然语言生成 继续阅读