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AI大模型学习

时间:2024-04-11 10:25:36 来源:网络cs 作者:付梓 栏目:卖家故事 阅读:

标签: 学习  模型 
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AI大模型学习

理论基础数据清洗、增强、精确索引训练微调、推理加速医学大模型方向大模型安全

 


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笔记收录,持续更新。

未来会更新,偏项目部分,现在偏原理。

理论基础

【史上最本质】序列模型:RNN、双向 RNN、LSTM、GRU、Seq-to-Seq、束搜索、Transformer、Bert

从 GPT1 - GPT4 拆解

AI 芯片:商业项目 GPU 怎么选?

AutoDL 云/内网部署 百川2、GLM2

数据清洗、增强、精确索引

【大模型 数据增强】零一万物 Yi 数据处理思路

【大模型 数据增强】Evol-Instruct 应用:扩充大模型数据多样性

GPT4 + 知识图谱,生成多样性 + 精准医学语料

MinHash-LSH 哈希模糊去重:如何解决医学大模型的大规模数据去重?

好用的GPTs:指定主题搜索、爬虫、数据清洗、数据分析自动化

【大模型 向量库】从向量搜索到向量数据库

llama_index 从 0 到 1:别再用传统方法处理数据了!LlamaIndex如何革新你的信息检索?

DB-GPT:大模型 + 数据库,全流程自动化

训练微调、推理加速

大模型关键技术:上下文学习、思维链、RLHF、参数微调、并行训练、旋转位置编码、模型加速、大模型注意力机制优化、永久记忆、LangChain、知识图谱、多模态

vLLM:给大模型提提速,支持高并发吞吐量提高24倍,同时推理速度最少提高 8 倍

【附带大模型训练数据】大模型系统优化:怎么计算模型所需的算力、内存带宽、内存容量和通信数据量?

【所有方法一览】大模型推理优化:在更小的设备运行、推理增速

【文生视频】Diffusion Transformer:OpenAI Sora 原理、Stable Diffusion 3 同源技术

医学大模型方向

医学大模型的局限性 + 改进思路

统一大语言模型和知识图谱:如何解决医学大模型-问诊不充分、检查不准确、诊断不完整、治疗方案不全面?

Dialogue Transformers:如何解决医学大模型【偏离主诉和没抓住核心】,建立抗干扰的能力,使得发现用户问题会一追到底?

【最新汇总】市面上的医学大模型和他们的问题:不是各位卷死在下,就是在下卷死各位

读的医学大模型论文,我都记录在这

大模型安全

【大模型安全】怎么防御提示词注入攻击 — OWASP 十大威胁之首

如何解决大模型的「幻觉」问题?

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