译者|朱先忠审校|重楼摘要：本文将同你一起探索Meta公司研制的新的开源人工智能音乐模型MusicGen，尤其是分析此模型中一些往往被忽视但实际却代表显著进步方面的内容。音乐AI产品如何提升每个人的音乐制作水平的图像（通过与ChatGPT和DALL-E-3的对话生成的图像）简要回顾AI人工智能音乐模型历史2023年2月，谷歌公司凭借其生成式人工智能音乐模型MusicLM在业界掀起了轩然大波。在这一点上，有两件事变得清晰起来：2023年将是基于人工智能的音乐生成的突破性一年一个新的模型很快就会让MusicLM黯然失色许多人预计，就模型参数和训练数据而言，下一个突破性模型的规模将是MusicLM的
后期狂喜了家人们～现在，只需一张图片就能替换视频主角，效果还是如此的丝滑！且看这个叫做“VideoSwap”的新视频编辑模型——小猫一键变小狗，基操～如果原物体本身扭动幅度大一些？也完全没问题：细看俩者之间的运动轨迹，给你保持得是一毛一样：再如果，替换前后的物体形状差别较大呢？例如车身较高的SUV换更长的超跑，大邮轮换小白船。呐，也是一整个完美替换，基本看不出任何破绽：对比谷歌今年2月发的同类视频替换模型Dreamix：不得不说，现在这技术进步真是肉眼可见啊～那么，它是如何做到的呢？方法也很有意思。只需几个语义点，拽一拽就OK不管是风格转换还是主题/背景转换，这种视频编辑任务的主要挑战都是如何
1，视频地址https://www.bilibili.com/video/BV1GN411j7NP/大模型训练利器，使用LLaMa-Factory开源项目，对ChatGLM3进行训练，特别方便，支持多个模型，非常方方便更多ChatGPT技术文章：https://blog.csdn.net/freewebsys/category_12270092.html1，关于LLaMa-Factory项目项目地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-FactoryLLaMABoard:通过一站式网页界面快速上手LLaMAFactory使用CUDA_VISIBLE_DEVICES
1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：chinese-alpaca-2-7b-hf、text2vec-large-chinese下载：使用百度网盘和huggingface.co下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）阅读这篇：https://zhuanlan.zhihu.com/p/644500258LangCha
本文分享自华为云社区《大语言模型底层架构你了解多少？LLM大底层架构之LLM模型结构介绍》，作者：码上开花_Lancer。大语言模型结构当前绝大多数大语言模型结构都采用了类似GPT架构，使用基于Transformer架构构造的仅由解码器组成的网络结构，采用自回归的方式构建语言模型。但是在位置编码、层归一化位置以及激活函数等细节上各有不同。上篇文章介绍了GPT-3模型的训练过程，包括模型架构、训练数据组成、训练过程以及评估方法。由于GPT-3并没有开放源代码，根据论文直接重现整个训练过程并不容易，因此根据GPT-3的描述复现的过程，并构造开源了系统OPT（OpenPre-trainedTrans
对于2023年的计算机视觉领域来说，「分割一切」（SegmentAnythingModel）是备受关注的一项研究进展。Meta四月份发布的「分割一切模型（SAM）」效果，它能很好地自动分割图像中的所有内容SegmentAnything的关键特征是基于提示的视觉Transformer（ViT）模型，该模型是在一个包含来自1100万张图像的超过10亿个掩码的视觉数据集SA-1B上训练的，可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得SAM成为视觉领域的基础模型，并在超出视觉之外的领域也能产生应用价值。尽管有上述优点，但由于SAM中的ViT-H图像编码器有632M个参数（基于提示的解码器只需要387M个
Llama-Factory：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main请使用 --quantization_bit4/8 来启用QLoRA训练。默认模块应作为--lora_target参数的默认值，可使用 --lora_targetall 参数指定全部模块。对于所有“基座”（Base）模型，--template 参数可以是 default, alpaca, vicuna 等任意值。但“对话”（Chat）模型请务必使用对应的模板。一、单GPU训练1.预训练CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash
今天，由Meta和IBM牵头，总计50余家科技公司、高校和机构共同成立了——AI联盟（AIAlliance）。在联盟的成员里，有不少老牌科技公司：AMD，英特尔，戴尔，甲骨文，索尼，以及在AI浪潮之后崛起的初创公司：HuggingFace，StabilityAI。成员中的高校主要来自美国，包括了很多计算机领域的知名院校，比如UC伯克利，耶鲁，康奈尔，UIUC，纽约大学等，也有不少在美国之外声誉很高的大学：帝国理工，苏黎世联邦理工，东京大学，希伯来大学等高校。组织成员甚至还包括了像NASA这样的政府机构。根据Meta官方的说法，联盟的主要任务就是「支持开放创新（OpenInovation）和开放
本文是开源LLM发展史系列文章的第三部分。此前，第一部分《开源语言大模型演进史：早期革新》回顾了创建开源LLM的最初尝试。第二部分《开源语言大模型演进史：高质量基础模型竞赛》研究了目前可用的最受欢迎的开源基础模型（即已进行预训练但尚未微调或对齐的语言模型）。本文将介绍如何通过微调/对齐那些更出色的LLaMA-2等开源模型来提升它们的效果，并缩小开源和私有LLM之间的差距。（本文作者为Rebuy公司AI总监、深度学习博士CameronR.Wolfe。以下内容经授权后由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://cameronrwolfe.substack.com/p/the-h
“私密离线聊天新体验！llama-gpt聊天机器人：极速、安全、搭载Llama2，尽享CodeLlama支持！”一个自托管的、离线的、类似chatgpt的聊天机器人。由美洲驼提供动力。100%私密，没有数据离开您的设备。Demohttps://github.com/getumbrel/llama-gpt/assets/10330103/5d1a76b8-ed03-4a51-90bd-12ebfaf1e6cd“私密离线聊天新体验！llama-gpt聊天机器人1.支持模型Currently,LlamaGPTsupportsthefollowingmodels.Supportforrunningcu
