大型语言模型（LLMs）在近年来取得了快速的进展随着新一代模型的开发，研究人员和工程师保持对最新进展的了解是非常重要的
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欢迎来到我们最新的排行榜和模型评估领域的深入探索。在之前的一篇文章中，我们探索了对大型语言模型进行评估的方法。今天，我们将转向一个不同但同样具有挑战性的领域-目标检测。 最近，我们发布了我们的目标检测排行榜，根据一些指标对Hub中可用的目标检测模型进行排名。在这篇博客中，我们将演示模型是如何进行评估的，并揭示目标检测中常用的指标，从交并比（IoU）到平均精度（AP）和平均召回率（AR）。更重要的是，我们将重点介绍在评估过程中可能出现的差异和陷阱，确保您具备不仅能理解而且能够批判性评估模型性能的知识。 每个开发者和研究人员都希望拥有一个能够准确检测和描绘对象的模型。我们的目标检测排行榜是找到最适合其应用需求的开源模型的正确地方。但在这个背景下，“准确”到底意味着什么？应该相信哪些指标？它们是如何计算的？而且，更关键的是，为什么一些模型在不同的报告中可能呈现出不同的结果？所有这些问题将在本博客中得到回答。 因此，让我们一起展开这次探索，揭开目标检测排行榜的秘密！如果您想跳过介绍，直接了解如何计算目标检测指标，请前往指标部分。如果您想了解如何根据目标检测排行榜选择最佳模型，请查看目标检测排行榜部分。 目录 介绍 什么是目标检测 指标 什么是平均精度，如何计算？ 什么是平均召回率，如何计算？ 平均精度和平均召回率的变体有哪些？ 目标检测排行榜 根据指标选择最佳模型的方法 哪些参数可能会影响平均精度的结果？ 结论 其他资源 什么是目标检测？ 在计算机视觉领域，目标检测是指在图像中识别和定位各个对象的任务。与图像分类不同，图像分类的任务是确定图像中占主导地位的对象或场景，目标检测不仅对出现的对象类别进行分类，还提供空间信息，绘制出每个检测到的对象的边界框。一个目标检测器还可以对每个检测到的对象输出一个“分数”（或“置信度”）。它表示根据模型预测，检测到的对象属于每个边界框预测类别的概率。 例如，下面的图像显示了五个检测结果：一个“球”置信度为98%，以及四个“人”置信度分别为98%、95%、97%和97%。 目标检测模型具有各种各样的应用，涵盖各个领域。其中一些用例包括自动驾驶中的视觉、人脸检测、监控和安全、医学成像、增强现实、体育分析、智慧城市、手势识别等。 Hugging Face Hub拥有数百个目标检测模型，它们在不同的数据集上进行了预训练，能够识别和定位各种对象类别。 一种特殊类型的目标检测模型称为零样本模型，它可以接收额外的文本查询，以搜索在文本中描述的目标对象。这些模型可以检测到它们在训练期间没有见过的对象，而不仅仅局限于训练时使用的类别集合。 检测器的多样性不仅限于它们能识别的输出类别范围。它们在底层架构、模型大小、处理速度和预测准确性等方面都有所不同。…
Leave a Comment最近，在发布了Falcon 🦅并将其添加到Open LLM Leaderboard之后，Twitter上引起了一场有趣的讨论，Open LLM Leaderboard是一个比较开放访问的大型语言模型的公共排行榜。 讨论的焦点是排行榜上显示的四个评估之一：用于测量大规模多任务语言理解的基准测试（简称MMLU）。 社区对于排行榜上当前顶尖模型LLaMA的MMLU评估数据与LLaMa论文中的数据明显相差很大感到惊讶。 因此，我们决定深入研究并弄清楚发生了什么以及如何修复🕳🐇。 在我们的探索过程中，我们与LLaMA评估合作的伟大的@javier-m以及Falcon团队的了不起的@slippylolo进行了讨论。话虽如此，下面的所有错误都应归因于我们而不是他们！ 在这段与我们共同的旅程中，您将学到很多关于如何在单个评估中评估模型以及是否相信您在网上和论文中看到的数字的方法。 准备好了吗？系好安全带，我们要起飞了🚀。 什么是Open LLM Leaderboard？ 首先，注意Open LLM Leaderboard实际上只是一个包装器，运行了Eleuther AI LM Evaluation Harness这个开源基准测试库，该库由EleutherAI非盈利人工智能研究实验室创建，该实验室以创建The Pile、训练GPT-J、GPT-Neo-X 20B和Pythia而闻名。这个团队在人工智能领域有着严肃的资质！ 这个包装器在Hugging…
Leave a CommentPixiv简称P站，是日本的一个插图，漫画为主的网络站点 不少热门的网络二次元图都是源于此站，不少画师也常驻该网站！ 由于付费搜索和国内部分网络屏蔽问题，访问Pixiv的使用体验并不好 网上几位网友开发了Pixiv国内检索查看排行榜的站点 Pixiv插图集我们曾经在“全网趣味网站”系列推荐过 喜欢福利汇总2P的二次元漫图栏目的朋友不妨收藏一下 注意：国内站点，已经屏蔽NSFW图片类型！ Pixivel：https://pixivel.moe Pixiviz（食用指南）：https://pixiviz.pwp.app Pixiv插图集：https://sharemoe.xyz
Comments closedb站现在越来越火了，不少名人和官方账号也相继入驻了b站，比如之前给宅友们推荐过的数学老师@李永乐老师，讲刑法课的老师@罗翔说刑法，还有官方账号@共青团中央，如今都成了B站的知名up主。像李永乐老师，目前粉丝已经251万了，罗翔老师也有277万粉丝，而共青团中央更牛掰，已经623万粉丝了。 不光有这些，还有很多二次元领域的up主（这也是B站文化的重要组成部分），比如之前宅男吧给大家推荐过的咬人猫，欣小萌，微小微等，也是b站上的名人，粉丝都是好几百万。 所以，有一个好奇的想法，目前b站的up主中，谁的粉丝最多？像共青团中央这样的600多万粉丝的up主，能在b站的粉丝排行榜上排第几名？ 正好，看到有人整理了一份B站各领域的up主粉丝排行榜，比如动画，音乐，舞蹈，科技，生活，鬼畜等等，每个领域都列出了前100名粉丝数量up主，下面就一起来看看吧。 比如宅男们比较关心的舞蹈区的up主排名。（可以看到，咬人猫以接近300万粉丝的数量排名第一。） 下面是总排行榜（老番茄粉丝已经800多万了） 另外，每个up主还有介绍，后面还有up主的主页地址，可以直达up主的b站主页。 不过这个榜单不是最近的，已经更新了一段时间，比如这个榜单的第一名，名字叫做老番茄的，上面显示粉丝数826万，其实他现在的粉丝已经975万，马上就超过千万粉丝了。b站好像会给粉丝10万、100万的up主寄送奖牌，10万的是银色的，100万的是金色的，好奇1000万到时候会是什么颜色。 好了，最后放出表格，大家下载吧。如果您是b站新人，或者还未注册b站，强烈建议注册一个账号，非常良心的视频网站。
Leave a Comment现在的网红非常多，并且大部分网红都开启了直播，或者说是直播行业带出来了非常多的网红，直播平台当下也是多不胜数，比如抖音、快手都可以直播，还比如专门的直播平台虎牙、斗鱼等等，这上面都有很多大主播，我想你也应该有喜欢的主播吧。 那么这么多的平台到底哪一位网红主播最有实力呢，你喜欢的那位主播能排到第几名呢，小编就给大家分享两个专门统计主播日常活跃度和热度的网站，让大家知道各个主播的高下。 1、头榜：http://www.toubang.tv/ 2、小葫芦：https://www.xiaohulu.com/ 小葫芦和头榜这两个网站都能查看主播日常热度，还是看到各种指数和他们的收入榜单，并且有弹幕数。 还能统计全网的活跃粉丝，活跃主播，礼物总收入等等。 并且还有直播工具，如果你是主播也可以下载使用，非常的方便。
Leave a Comment打字速度毫无疑问是现在非常重要的技能之一，这个网站可以测试多种语言（但没有中文）的打字速度，没有登录的话网站也会记录访客的水平，并会列出每日和所有时间内的最快打字速度。 传送门 https://rankedtyping.com/ 方法 进入网站后，在输入框里输入文字即开始，能打多快打多快，最后会有竞速成绩单，登陆后可以在排行榜上显示你的名字！
Leave a Comment由于这篇文章的目标是对可用的RAG算法和技术进行概述和解释，我不会深入讨论代码的实现细节，只会简要提及并留给读者自行探索
Leave a Comment“`html 在不断发展的技术进步领域中，语言模型已成为不可或缺的一部分。这些由先进的人工智能驱动的系统增强了我们与数字平台的互动。语言模型旨在理解和生成类似人类的文本，弥合了人类沟通与机器理解之间的差距。技术的进步引领着一个数字时代，语言模型在信息处理、沟通和问题解决中扮演越来越重要的角色。 最近，Deci推出了DeciLM-7B，这是一种具有高精度和速度的创新模型，适用于70亿参数级别。这个模型在Apache 2.0许可下，处于新一代语言模型的前沿，拥有70亿参数级别中无与伦比的准确性和速度。该模型是语言处理领域的一种增量革新和变革性力量。 在“开放语言模型排行榜”上，DeciLM-7B显示出令人印象深刻的平均得分为61.55。这表明DeciLM-7B是70亿参数级别中最先进的基础语言模型，提供了在各种应用中改进的准确性和可靠性。Mistral 7B在诸多基准测试中表现优异，包括Arc、HellaSwag、MMLU、Winogrande和GSM8K等。 DeciLM-7B不仅准确，而且速度出色。与Mistral 7B相比，它的吞吐量增加了83%，与Llama 2 7B相比增加了139%。DeciLM-7B提高了语言模型的效率标准。PyTorch基准测试突显了其在吞吐量上优于Mistral 7B和Llama 2 7B，分别显示出1.83倍和2.39倍的增加。 DeciLM-7B与Infery和Dec开发的推理SDK相互协作，相对于具有vLLM的Mistral 7B，能够提供4.4倍的速度提升，为成本效益高、大量用户交互提供机会。 DeciLM-7B利用NAS的引擎AutoNAC。该模型采用了变量分组查询注意力。在顶级的70亿参数大型语言模型中，该模型在没有复杂的偏好优化方法的情况下表现出色。研究人员强调，DeciLM-7B和Infery-LLM具有在多个行业引发革命性变革的潜力。它们在提供实时聊天机器人的高容量客户服务方面提升了智能度、响应度和可负担性，并在医疗、法律、市场营销和金融等文本密集型专业领域中实现了工作流自动化的革新。 总之，DeciLM-7B在大型语言模型中具有重要作用。它不仅在准确性和效率方面出类拔萃，还在可访问性和多功能性方面表现出众。随着技术的不断进步，像DeciLM-7B这样的模型在塑造数字世界方面变得更加重要。它们给我们提供了一个令人兴奋的前景，展示了无数未来可能性的一瞥。随着技术的进步，这些模型变得越来越重要，为我们提供了数字领域中众多选择的引人入胜且广阔的预览。 “`
Leave a CommentLLMs可以通过在与代码相关的数据集上进行微调来生成代码片段，包括函数调用。这些模型可以根据提供的输入来提供关于函数调用的建议或生成代码，通过提供上下文或提示来提供关于函数调用的建议或生成代码。语言模型可用于自然语言理解代码相关的查询或指令。开发者可以输入问题或描述，模型可以解释这些内容并提供相关的函数调用或代码段作为答案。 LLMs可以通过根据上下文或部分代码提供的内容提出函数调用或建议相关的函数来协助完成代码。这有助于开发者更快地编写更准确的代码。LLMs可以根据给定的任务或问题描述引导合适的API或过程，以帮助开发者找到其代码中需要调用的正确函数。将LLMs集成到开发环境中可为开发者提供实时协助，指导他们进行函数调用、参数类型或潜在错误的处理。 Nexusflow的研究人员提出了一个开源的LLM模型，NexusRaven-V2。它可以将自然语言指令转换为可使用工具的可执行代码。OpenAI Assistant API是实现协助工具和代理程序使用软件工具的关键。NexusRaven-V2旨在推进合作伙伴和代理程序的开源模型。 在涉及嵌套和复合函数的人工生成用例中，NexusRaven-V2的函数调用成功率比GPT-4高出最多7%。NexusRaven经过了针对Meta的CodeLlama-13 B指令进行的调整。它使用Nexusflow的管道，仅从开源代码语料库中来源，而不使用专有的LLM。对于社区开发者和企业来说，它具有商业上的宽容度。 观察到，在我们的人为策划基准测试中，NexusRaven-V2的函数调用成功率平均比最新的GPT-4模型高出4%。值得注意的是，在4个需要嵌套和复合函数调用的挑战性任务中，NexusRaven-V2表现出比GPT-4更强大的适应性，能够处理开发者对函数描述的差异。 该团队发布了开源的工具，使用户能够无缝替换主流专有的函数调用API，并在其软件工作流程中使用NexusRaven-V2。他们还提供在线的演示和Colab笔记本，用于入门和集成演示。他们公开了评估基准测试Nexus-Function-Calling并建立了一个Huggingface 排行榜，其中包含大量真实的人工策划的函数调用示例，涵盖了各种函数调用用例和难题。 在未来，函数调用LLMs可以受益于教育环境，为学习者提供实时协助，指导他们正确调用函数，从而帮助他们理解编程概念。
Leave a Comment在第一部分中，我们将看到子优化嵌入模型、低效的分块策略和缺乏元数据过滤可能导致从您的LLM获取相关响应变得困难
Leave a Comment加州大学伯克利分校的研究团队引入了Starling-7B，一个采用AI反馈强化学习（RLAIF）的开源大型语言模型（LLM）。借助先进的GPT-4标记的排名数据集Nectar以及精心设计的奖励训练和策略调整流程，Starling-7B-alpha在语言模型性能方面树立了新的标准，在MT-Bench上超越了所有模型，除了OpenAI的GPT-4和GPT-4 Turbo。 强化学习的潜力 虽然监督微调在聊天机器人系统开发中已经表现出了有效性，但是强化学习从人类反馈（RLHF）或AI反馈（RLAIF）中提升模型在规模上的潜力一直受到了有限的探索。早期的模型，如Zephyr-7B和Neural-Chat-7B，在与领先的监督微调（SFT）模型相比没有充分展示RLHF的潜力。 为了弥补这一差距，研究团队推出了Nectar，一个精心设计的高质量排名数据集，专门为聊天而量身定制，包括183K个提示和380万个成对比较。该数据集旨在促进对RLHF的更全面研究，提供了从各种模型中获取的多样化的提示。 奖励模型Starling-RM-7B-alpha的发布以及在HuggingFace上进行的精调LLM模型Starling-LM-7B-alpha的发布，标志着开源人工智能研究的重要进展。值得注意的是，该模型的MT-Bench分数从7.81上升到令人印象深刻的8.09，伴随着AlpacaEval的显著提高，将聊天机器人的有用性从88.51%提升至91.99%。 还阅读： 什么是强化学习以及它如何工作（2023年） 模型评估 评估Starling-7B存在独特的挑战。随着RLHF后LLM表现出卓越的有用性和安全特性，MT-Bench和AlpacaEval分数的提高证明了这一点。然而，它在基于知识的问答、数学和编码方面的基本能力仍然保持稳定或略有下降。 将其纳入LMSYS聊天机器人竞技场进行直接聊天和匿名比较提供了测试人类偏好的平台。评估还突出了使用OpenLLM排行榜作为聊天模型基准的局限性，强调了Alpaca Eval和MT-Bench提供的微妙评估的重要性。 合成偏好数据的Goodhart定律 需要考虑的一个关键方面是合成偏好数据的Goodhart定律。虽然更高的MT-Bench分数表示根据GPT-4的改进模型性能，但不一定与人类偏好相关。RLHF主要增强了响应风格，特别是在有用性和安全性等方面，展示了在线RL方法在广泛的偏好数据上的扩展潜力。 局限性 尽管Starling-7B表现出色，但在涉及推理或数学任务方面仍存在局限性。此外，对越狱提示的敏感性和偶尔输出过于冗长的问题也得到了承认。研究团队致力于持续改进，欢迎社区的合作，以加强开放数据集、奖励模型和使用RLHF的语言模型。 我们的观点 以其RLAIF方法和细致入微的数据集创建，Starling-7B体现了强化学习在语言模型中的潜力。尽管仍面临挑战和限制，但对改进的承诺以及与更广泛社区的合作，使Starling-7B成为人工智能研究领域中前沿的标杆。请继续关注更多更新，团队将深入探讨RLHF机制的优化和对人工智能安全研究的贡献。
Leave a Comment在过去的几年中，大型语言模型（LLMs）因其杰出的能力而崭露头角，能够以前所未有的熟练度理解、生成和操纵文本它们的潜在应用领域从对话代理人到内容生成和信息检索，承诺着彻底改变所有行业然而，在确保负责任和…
Leave a Comment介绍 11月在人工智能领域发生了许多重大事件。从GPT存储的推出，到GPT-4-turbo的发布，再到OpenAI的惨败，这一切都引发了一个重要的问题：封闭模型和背后的人员有多可靠？当你在生产中使用的模型因为一些内部公司事件而崩溃时，这将会是一次不愉快的经历。这对于开源模型来说并不是一个问题。您对部署的模型拥有完全控制权。您对数据和模型都有主权。但是是否可以用GPT代替开源模型？值得庆幸的是，许多开源模型已经达到或超过了GPT-3.5模型的性能。本文将探讨一些性能最佳的开源LLMs和LMMs替代方案。 学习目标 讨论开源大型语言模型。 探索最先进的开源语言模型和多模态模型。 对大型语言模型进行轻量化介绍。 了解在本地和云端运行LLMs的工具和服务。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 什么是开源模型？ 当模型的权重和架构是自由可用的时，我们称之为开源模型。这些权重是大型语言模型的预训练参数，例如Meta的Llama。这些通常是基础模型或未经调优的原始模型。任何人都可以使用这些模型，并将其在自定义数据上进行微调，以执行下游操作。 但是它们是否是真正的开源？数据呢？由于有关版权内容和数据敏感性的种种问题，大多数研究实验室都不会公开发布训练基础模型时所使用的数据。这也涉及到模型的许可问题。每个开源模型都有类似于任何其他开源软件的许可证。许多基础模型（例如Llama-1）配有非商业许可证，这意味着您不能使用这些模型来赚钱。但是像Mistral7B和Zephyr7B这样的模型配有Apache-2.0和MIT许可证，可以在任何地方使用而不会有顾虑。 开源替代方案 自从Llama发布以来，开源领域一直在追赶OpenAI模型。迄今为止，取得了令人鼓舞的成果。在GPT-3.5发布一年内，我们已经拥有了参数更少但在性能上与GPT-3.5相媲美甚至更好的模型。但是GPT-4仍然是执行从推理和数学到代码生成等各种一般任务的最佳模型。进一步观察开源模型领域的创新和资金支持的步伐，我们很快将会有越来越接近GPT-4性能的模型。现在，让我们讨论一些出色的开源模型的替代方案。 Meta’s Llama 2 Meta在今年7月发布了他们最好的模型Llama-2，并因其令人印象深刻的能力而迅速走红。Meta发布了四个不同参数规模的Llama-2模型，分别是Llama-7b、13b、34b和70b。这些模型在各自的类别中足以击败其他开源模型。但是现在，诸如mistral-7b和Zephyr-7b等多个模型在许多基准测试中优于较小的Llama模型。Llama-2 70b仍然是其类别中最好的之一，可以作为GPT-4在摘要、机器翻译等任务上的替代品。 Llama-2在许多基准测试中表现优于GPT-3.5，并且能够接近GPT-4，使其成为GPT-3.5甚至在某些情况下是GPT-4的一个有价值的替代品。以下图表是由Anyscale提供的Llama和GPT模型的性能比较。 有关Llama-2的更多信息，请参阅HuggingFace上的博客。这些LLM经过微调后在自定义数据集上表现良好。我们可以对模型进行微调，以在特定任务中发挥更好的性能。 不同的研究实验室也发布了经过微调的Llama-2版本。这些模型在许多基准测试中显示出比原始模型更好的结果。这款经过微调的Llama-2模型，Nous-Hermes-Llama2-70b，由Nous Research经过超过300,000个自定义指令进行了微调，使其比原始的meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf更好。 查看HuggingFace的排行榜。您可以找到比原始模型效果更好的经过微调的Llama-2模型。这是开源模型的优点之一。根据需求，可以选择多种模型。 Mistral-7B Mistral-7B发布以来，它已成为开源社区的宠儿。它的性能要远远优于同类模型，并接近GPT-3.5的能力。这个模型可以在许多情况下替代Gpt-3.5，比如摘要、改写、分类等。…
Leave a Comment在本文中，我们展示了如何使用SageMaker Python SDK进行文本嵌入和句子相似度的使用方法句子相似度涉及在通过LLM将两个文本片段转换为嵌入后，评估它们之间的相似程度，这是像检索增强生成（RAG）这样的应用的基础步骤
Leave a Comment最近，我做了一个使用Kaggle黑色星期五预测数据集进行预测案例研究的工作，该数据集创建于六年前，已经下载了超过32,000次虽然有超过100…
Leave a CommentOpenAI凭借最新突破——自定义GPT（通用预训练模型），位居创新前沿这项开创性发展引领着个性化数字助理的新时代，其中ChatGPT的技术威力被用于以前所未有的精确度满足个人需求和职业要求说到底，自定义GPT是ChatGPT亲切熟悉的版本或代理，[…]
Leave a CommentZEPHYR-7B，对用户意图校准进行优化的较小语言模型，通过蒸馏的直接偏好优化（dDPO）和使用AI反馈（AIF）数据实现。这种方法显着增强了意图的校准，无需人工注释，在7B参数模型的聊天基准上实现了最佳性能。该方法依赖AIF的偏好数据，训练时间较短，细调期间无需额外采样，创造了新的最先进技术。 研究人员讨论了ChatGPT及其派生模型，如LLaMA、MPT、RedPajama-INCITE、Falcon和Llama 2的普及，重点在于细调、上下文、检索增强生成和量子化方面的进展。讨论了用于改善较小模型性能的蒸馏技术，以及用于模型评估的工具和基准。该研究评估了ZEPHYR-7B在MTBench、AlpacaEval和HuggingFace的开放型LLM排行榜上的表现。 该研究讨论了使用蒸馏的监督细调（dSFT）来增强较小的开放型LLM，以提高准确性和用户意图校准。它引入了dDPO来对齐LLMs，无需人工注释，依赖于来自教师模型的AIF。研究人员介绍了ZEPHYR-7B，它是通过dSFT、AIF数据和dDPO达到的Mistral-7B版本，证明了其与人类反馈对齐的70B参数聊天模型的性能相当。它强调了LLM发展中意图对齐的重要性。 该方法概述了增强语言模型的方法，将dSFT与高质量数据一起训练模型，并使用dDPO来通过优化响应偏好来精化模型。使用来自教师模型的AIF来改进与用户意图的对齐。该过程涉及迭代自提示以生成训练数据集。通过dSFT、AIF数据和dDPO实现的ZEPHYR-7B模型代表了具有改进意图对齐的最先进的聊天模型。 ZEPHYR-7B，一个具有7B参数的模型，在聊天基准中树立了新的最先进技术，超越了LLAMA2-CHAT-70B，最佳的开放式RLHF模型。它在AlpacaEval中与GPT-3.5-TURBO和CLAUDE 2竞争良好，但在数学和编码任务方面落后。在7B模型中，dDPO模型出色，优于dSFT和Xwin-LM dPPO。然而，较大的模型在知识密集型任务中表现更好。在开放型LLM排行榜上对ZEPHYR的评估显示其在多类分类任务中的优势，验证了其在经过细调后的推理和真实能力。 ZEPHYR-7B采用直接偏好优化来增强意图对齐。该研究强调了将GPT-4作为评估器时潜在的偏见，并鼓励探索较小的开放型模型在用户意图对齐方面的能力。它指出了对安全性考虑（如有害输出或非法建议）的疏漏，表明未来需要在这一重要领域开展研究。 该研究确定了未来研究的几个方向。尚未探索安全性考虑，解决有害输出和非法建议的问题。建议研究较大的教师模型对蒸馏以改善学生模型性能的影响。尽管具有挑战性，但使用合成数据进行蒸馏被认为是一个有价值的研究领域。鼓励进一步探索较小开放型模型及其与用户意图对齐的能力，以推动潜在的进展。建议在更广泛的基准和任务上对ZEPHYR-7B进行评估，全面评估其能力。
Leave a Comment随着人工智能更深入地融入我们的日常生活，深度伪造技术已经成为许多人尤其是喜欢在社交媒体上分享个人时刻的人的日益关注的问题无论是朋友们一起晚上出去还是一家人在巴哈马野餐，通过Instagram、Facebook和Snapchat等平台分享的照片并不一定是安全的
Leave a Comment如何评估最佳文本到图像模型Hasdx和Stable Diffusion在各种用例、成本、功能等方面的表现情况
Leave a Comment多年来，跑完一英里在四分钟内被认为不仅是一项令人畏惧的挑战，而且许多人认为是不可能的壮举这是一个心理和身体的标志，许多人认为…
Leave a Comment这是一系列关于实际应用中使用大型语言模型（LLMs）的第六篇文章之前的文章介绍了如何通过提示工程和微调利用预训练的LLMs尽管这些…
Leave a Comment探索前5个用户友好的平台，提供免费访问大型语言模型，使您可以第一手体验最新的AI模型
Leave a Comment‘在2023年5月，阿布扎比科技创新研究院（TII）发布了两个预训练语言模型（LLM）：Falcon-7B和Falcon-40B，以及它们的聊天版本这两个模型展示了非常好的…’
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