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AIGC-CVPR2024best paper-Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation-论文精读
Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation斩获CVPR2024最佳论文!受大模型中的RLHF技术启发,团队用人类反馈来改进Stable Diffusion等文生图模型。这项研究来自UCSD、谷歌等。 在...
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AIGC 011-SAM第一个图像分割大模型-分割一切!
AIGC 011-SAM第一个图像分割大模型-分割一切! 文章目录 0 论文工作 1论文方法 2 效果 0 论文工作 这篇论文介绍了 Segment Anything (SA 项目,这是一个全新的图像分割任务、模...
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基于 Paimon 的袋鼠云实时湖仓入湖实战剖析
在当今数据驱动的时代,企业对数据的实施性能力提出了前所未有的高要求。为了应对这一挑战,构建高效、灵活且可扩展的实时湖仓成为数字化转型的关键。本文将深入探讨袋鼠云数栈如何通过三大核心实践------ChunJun 融合 Flink CDC、MySQL 一键入...
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深入探索Llama 2:下一代开源语言模型的革新与影响
Llama 2是Meta AI发布的一款先进的开源大模型,属于大型语言模型(LLM)类别。它是Transformer架构的一种变体,经过预先训练并在多种文本和代码数据集上进行微调,旨在提升功能和安全性。Llama 2的关键特点包括: 庞大的训练数据集...
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如何使用共享GPU平台搭建LLAMA3环境(LLaMA-Factory)
0. 简介 最近受到优刻得的使用邀请,正好解决了我在大模型和自动驾驶行业对GPU的使用需求。UCloud云计算旗下的[Compshare](https://www.compshare.cn/? ytag=GPU_lovelyyoshino_Lcsdn_...
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微软开源GraphRAG:极大增强大模型问答、摘要、推理
7月3日,微软在官网开源了基于图的RAG(检索增强生成)——GraphRAG。 为了增强大模型的搜索、问答、摘要、推理等能力,RAG已经成为GPT-4、Qwen-2、文心一言、讯飞星火、Gemini等国内外知名大模型标配功能。 传统的RAG系统在处理外部数...
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AI绘画如何打造高质量数据集?
遇到难题不要怕!厚德提问大佬答! 厚德提问大佬答11 你是否对AI绘画感兴趣却无从下手?是否有很多疑问却苦于没有大佬解答带你飞?从此刻开始这些问题都将迎刃而解!你感兴趣的话题,厚德云替你问,你解决不了的困难,大佬替你来解决!...
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每日AIGC最新进展(37):达姆施塔特工业大学提出分布式协作扩散模型CollaFuse、卡耐基梅隆大学提出扩散模型简易一致性调优方法、俄罗斯Yandex提出可逆一致性蒸馏
Diffusion Models专栏文章汇总:入门与实战 CollaFuse: Collaborative Diffusion Models CollaFuse是一种创新的分布式协作扩散模型,旨在解决传统图像生成模型在数据可用性、计算需求和隐私方面...
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LLaMA-Factory实战推理
LLaMA-Factory官网:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 安装环境 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaM...
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本地离线模型搭建指南-LLaMA-Factory训练框架及工具
搭建一个本地中文大语言模型(LLM)涉及多个关键步骤,从选择模型底座,到运行机器和框架,再到具体的架构实现和训练方式。以下是一个详细的指南,帮助你从零开始构建和运行一个中文大语言模型。 本地离线模型搭建指南将按照以下四个部分展开 中文大语言模型底座选...
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AIGC入门(一) 从零开始搭建Transformer!(上)
前言 我记得曾经看过一篇综述,综述里曾这样讲过: 多模态使用Transformer作为基石模型的一个原因之一,就是因为它能够很好地统一视觉(ViT、DiT)和文本,并且无限制地扩大其参数。这是一个在工程上很有作用也很有实际意义的事情。 笔者...
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外滩大会举办全球deepfake攻防挑战赛,百万奖金悬赏“AI打假”专家
近日,外滩大会·全球Deepfake攻防挑战赛正式启动报名。该赛事提供百万级的数据集,针对“AI换脸”的欺诈风险进行攻防实战演练,并设立100万元人民币的奖金池,鼓励推动AI向善的技术人才。 大赛由蚂蚁集团主办、蚂蚁数科承办,ATEC前沿科技探索社区、蚂...
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Denodo9.0发布 通过AI就绪数据功能等实现智能数据交付
最 新版本增强了智能数据自助服务和转换功能,让更多用户能够轻松利用数据获得强大洞察力。 近日,数据管理领域领导 者 Denodo 宣布推出 Denodo 平台 V9.0。这一最 新版本采用人工智能驱动,支持自然语言查询,用户无需了解 SQL 即可获取数据洞...
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我测了12个小时的RunwayGen3,发现这就是AI视频的No.1
昨天,众多AI视频创作者翘首以盼的Runway的Gen3,终于面向部分超级合作者开放了。 我的好基友@闲人一坤也是第一时间拿到了内测资格,我就直接把号要来了。 我从中午到凌晨,跑了12个小时,几百个Case。 发现我之前开的香槟,没开早。 先放几个我觉得还...
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详解各种LLM系列|(5)LLaMA 3模型解析(Meta重磅发布!)
一、引言 Blog链接:https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/ MODEL CARD: https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md 体...
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在阿里云上用LLaMA-Factory微调大模型
相信很多小伙伴都想自己手搓大模型,所以有大佬做了LLaMA-Factory,但是有工具还不行,还得有环境,说实话,我现在每天除了上班就是带孩子,连游戏都没得打,所以自己连个有GPU的电脑都没[苦笑]。 基于以上前提条件,唯一方法只得通过云服务来帮我们微调...
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【产品经理修炼之道】-AI 产品经理和 AIGC 产品经理有什么区别
AI 和 AIGC 行业两个行业带动了产品经理的的能力提升,那AI产品经理与AIGC产品经理两者中间有什么区别的呢?下面一起来看一下,之间的不同之处吧! 目前很火的 AI 和 AIGC 行业,也带动了产品经理能力的升级和迭代。我们可以从各大招聘平台看到,...
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Stable Diffusion文生图模型训练入门实战(完整代码)
Stable Diffusion 1.5(SD1.5)是由Stability AI在2022年8月22日开源的文生图模型,是SD最经典也是社区最活跃的模型之一。 以SD1.5作为预训练模型,在火影忍者数据集上微调一个火影风格的文生图模型(非Lora方式)...
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AIGC涉及到的算法(一)
目录 1. 生成对抗网络(GAN 2. 变分自编码器(VAE 3. 扩散模型(Diffusion Model 4. Transformer 模型 5. 自然语言处理算法(NLP 6. 计算机视觉算法(CV 7. 神经网络算法...
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通过ORPO技术微调 llama3大模型(Fine-tune Llama 3 with ORPO)
通过ORPO对llama进行微调 前言 ORPO是一种新颖的微调技术,它将传统的监督微调和偏好对齐阶段整合到一个过程中。这减少了训练所需的计算资源和时间。此外,经验结果表明,ORPO在各种模型大小和基准测试中都超过了其他对齐方法。 在本文中,我们将...
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Llama 3大模型学习
基础部分学习: 1、 Llama 3 Web Demo 部署 streamlit run ***.py(网页演示py文件路径) ***(下载好的大模型参数路径 注意点:在vscode中要对上面命令产生的External URL的最后四位端口号,在...
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白嫖 Kaggle 部署 stable-diffusion
本文首发于我的个人博客 blog.csun.site Kaggle 每周有 30 个小时的免费 GPU 资源,可以使用 Kaggle 来部署 stable-diffusion 免费享受 AI 绘画服务。 部署代码 注册 Kaggle 后,打开这...
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文生图算法原理:从扩散模型到Stable Diffusion
导读 Stable Diffusion是扩散模型的一种实现。传统的扩散模型(如DDPM)的做法是在像素空间预测预测噪声图noise_t,输入是每一步的图片image_t和代表step的Time embedding,然后在图片image_t上减去模型预测...
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Llama-Code Shield解读:大模型代码安全护盾解析
引言 大模型目前被广泛用于生成代码数据,能有效地提高研发效率。但LLM生成的代码中潜藏的安全漏洞,也成了悬在头顶的达摩克利斯之剑。最近,Llama-3的问世,不仅带来了新的代码生成能力,更配备了Code Shield这一安全检测利器,为LL...
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Llama3-Tutorial(Llama 3 超级课堂) 学习笔记
课程资料 五一 Llama 3 超级课堂 | 第二节 Llama 3 微调个人小助手认知(XTuner版)_哔哩哔哩_bilibili SmartFlowAI/Llama3-Tutorial: Llama3-Tutorial(XT...
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DataWorks Copilot:大模型时代数据开发的新范式
导读 DataWorks 是阿里云一站式智能化数据开发与治理平台,支持搭配MaxCompute/Hologres/AnalyticDB/StarRocks/EMR/CDH 等大数据引擎,为企业构建数据仓库、数据湖以及湖仓一体(Lakehouse)现代数据...
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大模型应用实战4——开源大模型微调(基于LLaMA-Factory)
所谓微调,通俗理解就是围绕大模型进行参数修改,从而永久性的改变模型的某些性能。而大模型微调又分为全量微调和高效微调两种,所谓全量微调,指的是调整大模型的全部参数,而高效微调,则指的是调整大模型的部分参数,目前常用的高效微调方法包括LoRA、QLoRA、p-...
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2024年AIGC行业研究:多模态大模型与商业应用_
2024年2月,OpenAI发布其首款视频生成模型Sora,用户仅需输入一段文字即可生成长达一分钟场景切换流畅、细节呈现清晰、情感表达准确的高清视频,与一年前的AI生成视频相比,在各维度均实现了质的提升。这一突破再次将AIGC推向大众视野。AIGC即通过大...
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AIGC的图像生成技术【从卷积神经网络到风格迁移】
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集 https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html 从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践...
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AIGC教程:Stable Diffusion精进,如何训练特定画风LoRA模型?
(全套教程文末领取哈) 文生图只是AI生成能力的起步,如今,随着同行们的探索增加,很多人已经开始通过Stable Diffusion训练风格化的模型,即将AI变成一个特定画风的画师。 最近,就有一位开发者分享了自己训练风格化LoRA模型的经验和技巧,并且...
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天才程序员周弈帆 | Stable Diffusion 解读(二):论文精读
本文来源公众号“天才程序员周弈帆”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。 原文链接:Stable Diffusion 解读(二):论文精读 【小小题外话】端午安康! 在上一篇文章天才程序员周弈帆 | Stable Diffusion 解读(一):回顾早...
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MCT Self-Refine:创新集成蒙特卡洛树搜索 (MCTS)提高复杂数学推理任务的性能,超GPT4,使用 LLaMa-3 8B 进行自我优化
📜 文献卡 题目: Accessing GPT-4 level Mathematical Olympiad Solutions via Monte Carlo Tree Self-refine with LLaMa-3 8B 作者: Di Zh...
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Llama模型家族训练奖励模型Reward Model技术及代码实战(二)从用户反馈构建比较数据集
LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 (一) 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 (二) 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在w...
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半年估值数亿,1000亿美元超级赛道跑出“AI猛兽”
去年,谷歌发布了一份忧心忡忡的内部文件:“虽然谷歌与OpenAI(在大模型上)你追我赶,但双方都没有真正的护城河,因为第三股力量正在崛起——开源社区才是谷歌和OpenAI最大的敌人。” 谷歌的担忧正逐渐变成了现实。 马斯克的开源大模型公司xAI近期完成60...
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AIGC专栏11——EasyAnimateV2结构详解与Lora训练 最大支持768x768 144帧视频生成
AIGC专栏11——EasyAnimateV2结构详解与Lora训练 最大支持768x768 144帧视频生成 学习前言 源码下载地址 EasyAnimate V2简介 技术储备 Diffusion Transformer (DiT Mo...
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使用 LLaMA-Factory 实现对大模型函数调用功能
节前,我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。 针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 合集: 《大模型面试...
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llama factory 是如何加载数据集 通过对数据集加载的代码的理解编写自定义数据集训练代码
第一层从训练代码追踪到以下代码 def get_dataset( tokenizer: "PreTrainedTokenizer", model_args: "ModelArguments", data_args: "DataAr...
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通义千问2(Qwen2)大语言模型在PAI-QuickStart的微调、评测与部署实践
Qwen2(通义千问2)是阿里云最近推出的开源大型语言模型系列,相比2月推出的Qwen1.5,Qwen2实现了整体性能的代际飞跃,大幅提升了代码、数学、推理、指令遵循、多语言理解等能力。其中,Qwen2系列包含5个尺寸的预训练和指令微调模型,Qwen2-0...
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增强大型语言模型(LLM)可访问性:深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程
Enhancing LLM Accessibility: A Deep Dive into QLoRA Through Fine-tuning Llama 2 on a single AMD GPU — ROCm Blogs 基于之前的博客《使用Lo...
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⌈ 传知代码 ⌋ LLaMA 开放高效基础语言模型
💛前情提要💛 本文是传知代码平台中的相关前沿知识与技术的分享~ 接下来我们即将进入一个全新的空间,对技术有一个全新的视角~ 本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 以下的内容一定会让你对AI 赋能时代有一个颠覆性的认识哦!!! 以下内容干货满满...
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微软发布Phi-3 Mini,性能媲美GPT-3.5、Llama-3,可在手机端运行
前言 微软发布了最新版的Phi系列小型语言模型(SLM - Phi-3。这个系列包括3个不同参数规模的版本:Phi-3 Mini (38亿参数 、Phi-3 Small (70亿参数 和Phi-3 Medium (140亿参数 。 Phi系列模型是微...
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【AIGC】通义千问生成问答数据集
好久没有更新跟实际应用相关的内容了(主要是因为公司知识产权问题未能立即公开,目前只能挑选一些脱敏内容与各位分享),如标题所示本期将跟大家讲一下如何通过通义千问生成问答数据集的。 在之前使用 Autokeras 的 RNN 训练时提到,数据是人工智能训练的...
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LlamaFactory-Ollama-Langchain大模型训练-部署一条龙
前言 近些日子,大模型火的一塌糊涂,那么现在就有义务要学习一套好用的、从 dataset --> train --> deploy 的一整套流程,好拿来装逼。话不多说,进入正题 Train 框架 目前好用的框架太多,如BELLE, C...
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【AIGC】HF-Mirror 使用说明(MacOS 版)
今天这篇文章主要是记录 HF-Mirror 的使用过程,官网上提供了 Linux 和 Windows 的使用方式。本人作为 MacOS 用户也将自己的使用办法记录一下,希望能够帮助到其他人。 HF-Mirror 是什么? HF-Mirror 是大神...
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一文看懂Llama 2:原理、模型与训练
一文看懂Llama 2:原理、模型与训练 Llama 2是一种大规模语言模型(LLM),由Meta(原Facebook)研发,旨在推动自然语言处理(NLP)领域的发展。本文将详细介绍Llama 2的原理、模型架构及其训练方法,以帮助读者深入理解这一技术...
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每日AIGC最新进展(29):复旦大学提出通过人类反馈来优化语音生成模型SpeechAlign、浙江大学提出跟踪3D空间中的任何2D像素SpatialTracker、西安交大提出动态场景的语义流
Diffusion Models专栏文章汇总:入门与实战 SpeechAlign: Aligning Speech Generation to Human Preferences 本文介绍了一种名为SpeechAlign的方法,旨在通过人类反馈...
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微软大模型phi-3速览-3.7B比llama-3 8B更好?
背景 模型发布者:Microsoft 模型发布时间:2024年4月23日 发布内容:介绍了phi-3系列语言模型,包括phi-3-mini、phi-3-small和phi-3-medium。 重点关注:整体性能可与 Mixtral 8x7B...
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腾讯混元文生图大模型开源训练代码,发布LoRA与ControlNet插件
6月21日,腾讯混元文生图大模型(以下简称为混元 DiT 模型)宣布全面开源训练代码,同时对外开源混元 DiT LoRA 小规模数据集训练方案与可控制插件 ControlNet。 这意味着,全球的企业与个人开发者、创作者们,都可以基于混元 DiT 训练代...
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重磅!Meta 发布 Llama 3,前所未有的强大功能和多模态能力|TodayAI
Meta今日宣布推出其最新一代尖端开源大型语言模型Llama 3。该模型预计很快将在多个领先的云服务平台上线,包括AWS、Databricks、Google Cloud、Hugging Face、Kaggle、IBM WatsonX、Microsoft A...
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(5-5-02)金融市场情绪分析:使用Llama 2 大模型实现财经信息的情感分析微调(2)
5.5.4 Llama-2语言模型操作 编写下面的代码,功能是加载、配置 Llama-2 语言模型以及其对应的分词器,准备好模型为后续的对话生成任务做好准备。 model_name = "../input/llama-2/pytorch/7b-h...