关于GPT训练,核心问题是大量数据。如果数据量不够,可能应用范畴会小一些,但垂直领域可能有机会。以开源模型为基础可以节省成本。 中文互联网上的语料质量差距较大,但数量还是有一定优势。我们测评了GPT的水平,GPT4.0与3.0差距很大,百度要达到这个水平得靠自己了。问题在于数据量和质量,创业公司可能缺乏数据源。解决方案...
- 大模型研发领域:2023年7月成立DeepSeek,推出的DeepSeek-V3训练成本仅557.6万美元,远低于ChatGPT-4的7800万美元甚至1亿美元,且在数学、代码能力和中文知识问答上超越ChatGPT-4。 - 技术创新层面:提出“动态逻辑注意力机制”,将大模型上下文窗口扩展至百万token量级;研发“认知校准算法”,将大模型事实错误率降低至...
整理开源的中文大语言模型,以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主,包括底座模型,垂直领域微调及应用,数据集与教程等。 - antonia0912/Awesome-Chinese-LLM
关于GPT训练,核心问题是大量数据。如果数据量不够,可能应用范畴会小一些,但垂直领域可能有机会。以开源模型为基础可以节省成本。中文互联网上的语料质量差距较大,但数量还是有一定优势。我们测评了GPT的水平,GPT4.0与3.0差距很大,百度要达到这个水平得靠自己了。问题在于数据量和质量,创业公司可能缺乏数据源。解决方案...
整理开源的中文大语言模型,以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主,包括底座模型,垂直领域微调及应用,数据集与教程等。 - HqWu-HITCS/Awesome-Chinese-LLM
整理开源的中文大语言模型,以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主,包括底座模型,垂直领域微调及应用,数据集与教程等。 - cnPro/Awesome-Chinese-LLM
DeepSeek当前在中国通用大模型领域处于绝对领先地位(市占率超60%),其“低成本高性能+开源生态”模式短期内难以被复制。但AI技术代际更替周期已缩短至6-8个月,若无法在基础理论(如脑科学启发架构)或硬件协同(如存算一体芯片适配)取得突破,中长期仍可能被颠覆。真正的“无可替代”需满足:持续保持技术代差、构建不...
整理开源的中文大语言模型,以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主,包括底座模型,垂直领域微调及应用,数据集与教程等。 - HqWu-HITCS/Awesome-Chinese-LLM
简介:WiNGPT是一个基于GPT的医疗垂直领域大模型,基于Qwen-7b1作为基础预训练模型,在此技术上进行了继续预训练,指令微调等,该项目具体开源了WiNGPT2-7B-Base与WiNGPT2-7B-Chat模型。 ChiMed-GPT 地址:https://github.com/synlp/ChiMed-GPT 简介:ChiMed-GPT是一个开源中文医学大语言模型,通过在中文医学数据上...
整理开源的中文大语言模型,以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主,包括底座模型,垂直领域微调及应用,数据集与教程等。 - github-hd/Awesome-Chinese-LLM