👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖『大模型技术与应用思考导图』跟着大佬做判断王咏刚，创新工场CTO，技术撰稿人，有数个知名出版作品。他结合自己在AI领域投资、深度孵化和创业的丰富经验，分享了自己对AI技术最新应用场景的思考。第一部分围绕GPT等通用大语言模型，讲解典型应用场景、应用范式、开发范式这几个层面的思考逻辑；第二部分围绕多模态AI模型，列举一些典型的多模态路径、多模态学习中目前存在的技术挑战、有趣或典型的应用场景等等[⋙@王咏刚](🤖『OpenAI放出最新Text-to-3D模型Shap·E』公开论文、模型和代码！5月5日，OpenAI悄悄发布了Sh
当众多chat-xxx和xxxGPT喷涌而出的时候，博主就在等它被做到推荐系统的这一天。本篇博文将简要看看一些文章的具体做法。Chat-REC:TowardsInteractiveandExplainableLLMs-AugmentedRecommenderSystem先上地址，https://arxiv.org/abs/2303.14524LLM+推荐系统的结合点在哪？虽然大型语言模型LLM已经证明了它们用于解决各种应用任务的巨大潜力，但它和推荐系统的结合点在哪？推荐系统旨在根据用户的偏好和行为向用户推荐项目。传统上，这些系统都依赖于用户数据，如点击流和购买历史等等。NLP在扩大推荐系统用户
B站教学视频https://www.bilibili.com/video/BV1Pa4y1N7HSGithub仓库地址https://github.com/Monday-Leo/YOLOv8_TensorrtIntroduction基于Tensorrt加速Yolov8，本项目采用ONNX转Tensorrt方案支持Windows10和Linux支持Python/C++YOLOv8EnvironmentTensorrt8.4.3.Cuda11.6Cudnn8.4.1onnx1.12.0QuickStart安装yolov8仓库，并下载官方模型。pipinstallultralytics==8.0.5
随着人工智能的能力，特别是大型语言模型(LLM)的不断发展和演变，开发人员正在寻求将AI功能整合到他们的应用程序中。虽然文本完成和摘要等简单任务可以通过直接调用OpenAI或Cohere提供的API来处理，但构建复杂的功能需要付出努力和工具。推荐：用NSDT场景设计器快速搭建3D场景。JonTurow和他在Madrona的团队首先指出了这一点，他们指出开发人员必须为提示工程、微调、蒸馏以及组装和管理将查询引用到适当端点的管道等步骤发明自己的工具。“FoundationModels:Thefutureisn’thappeningfastenough—Bettertoolingwillmakeit
排名模型Elo得分描述许可证1🥇GPT-41274OPENAI公司：ChatGPT-4OpenAI公司专有2🥈Claude-v11224Anthtopic公司：ClaudeAnthtopic公司专有3🥉GPT-3.5-turbo1155OPENAI公司：ChatGPT-3.5OpenAI公司专有4⭐️Vicuna-13B1083一个聊天助手，由LLaMA对LMSYS的用户共享对话进行了微调开源模型5Koala-13B1022BAIR的学术研究对话模型开源模型6RWKV-4-Raven-14B989一种能匹配LLM大模型的RNN递归神经网络Apache2.07Oasst-Pythia-12B92
环境说明：tensorRT:8.2.4.2CUDA:10.2pytorch:1.7显卡：NVIDIA1650Windows10python3.7另一篇文章中写过C++版的trt推理。本篇文章是python版本的trtyolov5推理。构建engine一般有两种方式。方式1：torch模型->wts(序列化网络)->engine->推理方式2：torch模型->onnx->engine->推理第一种方式如果网络结构简单，在定义网络构建engine的时候还可以，但网络复杂的情况就麻烦了，写网络的时候还容易出错。第二种方式也是很多人常用的方法，转onnx再转engine。转onnx就比较容易了，而转
MetaAI同时在其官方发布了论文《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》 源码：https://github.com/facebookresearch/llama论文：https://research.facebook.com/file/1574548786327032/LLaMA--Open-and-Efficient-Foundation-Language-Models.pdf官方代码地址：
前段时间，来自LMSYSOrg（UC伯克利主导）的研究人员搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！这次，团队不仅带来了4位新玩家，而且还有一个（准）中文排行榜。OpenAIGPT-4OpenAIGPT-3.5-turboAnthropicClaude-v1RWKV-4-Raven-14B（开源）毫无疑问，只要GPT-4参战，必定是稳居第一。不过，出乎意料的是，Claude不仅超过了把OpenAI带上神坛的GPT-3.5位列第二，而且只比GPT-4差了50分。相比之下，排名第三的GPT-3.5只比130亿参数的最强开源模型Vicuna高了72分。而140亿参数的「纯RNN模型」RWKV-4-Rave
最新的参见LLM-Summary引言当前LLM模型火出天际，但是做事还是需要脚踏实地。此文只是日常学习LLM，顺手整理所得。本篇博文更多侧重对话、问答类LLM上，其他方向（代码生成）这里暂不涉及，可以去看综述来了解。之前LLM模型梳理图来源：ASurveyofLargeLanguageModels|GithubRepoBLOOM（BigScience）BLOOM是一个自回归的大模型，可根据prompt来生成连续的文本。包括46种语言和13个编程语言。参数量为1760亿个参数。和GPT一样，使用的是decoder-only架构。训练所用数据集基本是手搓出来的。但是要想推理起来这个模型，起码需要8
自从大模型变成热门趋势之后，GPU就成了紧俏的物资。很多企业的储备都不一定充足，更不用说个人开发者了。有没有什么方法可以更高效的利用算力训练模型？在最近的一篇博客，SebastianRaschka介绍了「梯度累积」的方法，能够在GPU内存受限时使用更大batchsize训练模型，绕开硬件限制。在此之前，SebastianRaschka也分享过一篇运用多GPU训练策略加速大型语言模型微调的文章，包括模型或tensorsharding等机制，这些机制将模型权重和计算分布在不同的设备上，以解决GPU的内存限制。微调BLOOM模型进行分类假设我们有兴趣采用近期预训练的大型语言模型来处理文本分类等下游任
