DeepSeek-AI大模型(LLM+RAG+Langchain+国产大模型ChatGLM-4+NLP新模型)学完即就业!拿走不谢,学不会我退出IT圈(马士兵) 31.5万 860 37:40 App 【知识科普】【纯本地化搭建】【不本地也行】DeepSeek + RAGFlow 构建个人知识库 22.9万 313 04:24:37 App 【清华大学公开课】B站最好的DeepSeek教程!清华...
如何搭建一个属于自己的大模型?AI模型定制指南 您的浏览器不支持视频播放,请升级浏览器。 67 5 0 李自然说 关注 发布于:2024-04-03 内容简介
大语言模型的Scaling Law:如何随着模型大小、训练数据和计算资源的增加而扩展 deephub4小时前 AI Scaling的神话 OneFlow昨天 算法、系统和应用,三个视角全面读懂混合专家(MoE) 机器之心昨天 效率翻倍!麻省理工新研究:不用部署AI模型就能评估其可靠性 北茗的AI笔记23小时前 Meta的Llama 3是合成数据训练?数据荒了解一...
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搭建自己的大型模型训练服务器可以提供更高效的计算资源,加速训练过程,并避免在云端使用的额外费用。下面是搭建大模型训练服务器的步骤: 选择硬件设备: CPU:选择高性能的多核处理器,如英特尔Xeon系列或AMD EPYC系列。 GPU:选择适用于深度学习训练的高性能显卡,如英伟达的Tesla系列或AMD的Radeon系列。
一、我们需要下载可运行的大模型源码。 huggingface.co/是是最近非常火爆的一个人工智能社区,里面有海量的开源大模型。想要访问需要结合一点魔法。我们可以在这个社区查找大模型。 也可以直接在工具的市场上下载(需要修改下载地址,见后续讲解) 这里我提供几个国内的模型。大家可以直接使用。
可视化的 FromScratch 界面，让用户能够轻松构建自己的大模型。无论是业务人员还是工程开发人员，都可以通过这个界面选择所需的模型、数据，以及高级或简洁模式等参数，进行训练。训练成功后，用户还可以通过可视化评估功能对模型进行评估。2. LMT（Large Model Tuning）LMT，即Large Model Tuning，大模型微调工具，主要...
一，大模型修炼步骤 总体分为三步：预训练，文字接龙 监督学习，使用有限的标注数据微调模型 增强式学习...
主要研究方向为领域知识/事件图谱的构建与应用，大模型的数据工程、知识库增强与自动化评估，申请发明专利十余项、论文数篇。近年来在 OGB-Wikikg 2、CCKS 多模态实体对齐、可解释类案匹配等评测中获得多项冠亚军。致力于自然语言处理技术开源共享，在 GitHub 开源项目 60+，收获 star 数超 2W+，创立「老刘说 ...
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