
智谱版Sora开源爆火:狂揽4K Star,4090单卡运行,A6000可微调
智谱版Sora开源爆火:狂揽4K Star,4090单卡运行,A6000可微调智谱AI把自研打造的大模型给开源了。
智谱AI把自研打造的大模型给开源了。
在本篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 向量模型在 RAG 系统中的作用 有哪些性能不错的向量模型(从 RAG 角度) 不同向量模型的评测基准 MTEB 业务中选择向量模型有哪些考量 如何 Finetune 向量模型
为了解决这个问题,一些研究尝试通过强大的 Teacher Model 生成训练数据,来增强 Student Model 在特定任务上的性能。然而,这种方法在成本、可扩展性和法律合规性方面仍面临诸多挑战。在无法持续获得高质量人类监督信号的情况下,如何持续迭代模型的能力,成为了亟待解决的问题。
UrbanGPT是一种创新的时空大型语言模型,它通过结合时空依赖编码器和指令微调技术,展现出在多种城市任务中卓越的泛化能力和预测精度。这项技术突破了传统模型对大量标记数据的依赖,即使在数据稀缺的情况下也能提供准确的预测,为城市管理和规划提供了强大的支持。
适逢Llama 3.1模型刚刚发布,英伟达就发表了一篇技术博客,手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型,为领域模型或RAG系统的微调生成合成数据。
华盛顿大学和Allen AI最近发表的论文提出了一种新颖有趣的数据合成方法。他们发现,充分利用LLM的自回归特性,可以引导模型自动生成高质量的指令微调数据。
Llama 3.1 405B巨兽开源的同时,OpenAI又抢了一波风头。从现在起,每天200万训练token免费微调模型,截止到9月23日。
刚刚,GPT-4o mini版迎来“高光时刻”——
低秩适应(Low-Rank Adaptation,LoRA)通过可插拔的低秩矩阵更新密集神经网络层,是当前参数高效微调范式中表现最佳的方法之一。此外,它在跨任务泛化和隐私保护方面具有显著优势。
Scaling Laws当道,但随着大模型应用的发展,基础模型不断扩大的参数也成了令开发者们头疼的问题。