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在側邊欄 Alt 中找不到小部件!

  • Ai,  Finetune,  Generative ai

    大型語言模型微調新方法 ReFT:從原理到實踐

    2024-04-09 / 0 評論

    隨著 AI 技術的飛速發展,語言模型(LLM)在近幾年取得了顯著的進步。從早期的簡單模型到現在的大型生成式 AI(Generative AI),每一次的創新都為我們打開了新的可能。然而,隨著模型規模的不斷擴大,如何高效地...

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    Yang Abao
  • Ai,  Generative ai,  LLM

    Qwen 1.5 MoE:突破大模型的性能瓶頸

    2024-04-07 / 0 評論

    引言 在 AI 界的一場沉寂之後,阿里巴巴集團最近發布了一款備受矚目的人工智能語言模型——Qwen 1.5 MoE。這款模型以其 2.7 億的啟動參數,在多項基準測試中展現出了與 7B 級別大模型相匹敵的性能,為業界帶來...

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    Yang Abao
  • Ai,  Generative ai,  LLM,  Voice ai

    探索 Stable Audio 2.0:開創音頻生成新紀元

    2024-04-07 / 0 評論

    引言:音頻生成技術的新浪潮 隨著人工智能技術的不斷進化,音頻生成技術也迎來了革命性的突破。Stability AI 最近發布的 Stable Audio 2.0,不僅提升了音頻生成的質量,更在功能上進行了重大革新。本文將...

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    Yang Abao
  • Ai,  Generative ai,  LLM

    Cohere Command R+ AI 模型引領企業級應用新浪潮

    2024-04-06 / 0 評論

    在人工智慧(AI)的急速發展下,企業對於更高效、更智慧的語言模型的需求日益增長。最近,Cohere 推出的 Command R+ AI 模型,成為了業界關注的焦點。本文將深入探討 Command R+ AI 模型的特點、...

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    Yang Abao
  • Ai,  Generative ai

    DataStax 收購 Langflow:開啟 AI 應用開發的新篇章

    2024-04-06 / 0 評論

    引言:AI 技術的革新之路 隨著人工智慧(AI)技術的不斷進步,生成式 AI(Generative AI)已成為科技領域的一大焦點。在這波技術變革中,DataStax 收購 Langflow 的消息,無疑為 AI 領域商...

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    Yang Abao
  • Ai,  Finetune,  LLM

    OpenAI 推出新功能,開啟定制化 AI 模型的新篇章

    2024-04-05 / 0 評論

    引言 在 AI 領域,OpenAI 一直是創新和突破的代名詞。隨著科技的迅速發展,尤其是進入 2024 年後,人們對於更加智能化、個性化的技術需求日益增長。OpenAI 作為行業的領先者,不斷推陳出新,旨在滿足這些需求,...

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    Yang Abao
  • Ai,  Generative ai,  Voice ai

    AI 聲音克隆技術解析及實戰指南

    2024-04-05 / 0 評論

    在當今科技迅速發展的時代,AI 聲音克隆技術已成為了一個熱門話題。這項技術允許我們以極高的相似度復制某人的聲音,並用於各種場景,如虛擬助手、遊戲角色配音、教學視頻等。在本文中,我們將深入探討 AI 聲音克隆技術的原理、應...

    閱讀全文
    Yang Abao
  • Ai,  Earthquake

    地震預警科技比較:台灣與加州的實踐情形

    2024-04-05 / 0 評論

    在地震多發的地區,地震預警系統的發展與應用已成為保護人民生命財產安全的重要科技進步。隨著科技的進步,不同國家與地區已逐步建立起自己的地震預警系統。本文將深入探討台灣與加州在地震預警科技方面的先進實踐。 台灣的地震預警系統...

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    Yang Abao
  • Ai,  Automation

    打造專業報告的秘密武器:AI 報告生成工具

    2024-04-05 / 0 評論

    在當今快速發展的商業環境中,企業和專業人士經常需要製作各種報告來分析數據、預測趨勢或總結研究成果。然而,傳統的報告製作流程往往耗時耗力,且需要大量的專業知識和技能。幸運的是,隨著人工智能 (AI) 技術的不斷進步,AI ...

    閱讀全文
    Yang Abao
  • japanese sports cars on the parking lot at night
    Finetune,  LLM

    進階微調 Mistral-7B 模型的方法:直接偏好優化

    2024-03-09 / 0 評論

    預訓練的大型語言模型(LLM)只能進行下一個詞預測,使得它們無法回答問題。這就是為什麼這些基礎模型之後需要通過指令和答案的配對進行精調,以充當有用的助手。然而,這個過程仍可能存在缺陷:精調後的 LLM 可能會有偏見、有毒...

    閱讀全文
    martech_jy
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