全部博文
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从ChatGLM2-6B来看大模型扩展上下文：FlashAttention和加速推理Multi-Query Attention
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大模型PEFT技术原理（二）：P-Tuning、P-Tuning v2
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大模型PEFT技术原理（一）：BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning
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扩散模型实战（三）：扩散模型的应用
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扩散模型实战（二）：扩散模型的发展
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扩散模型实战（一）：基本原理介绍
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ChatGLM-6B VS 昆仑万维天工对比
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LLaMA以及其扩展模型总结（一）
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天鹰AquilaChat-7B VS ChatGLM-6B对比
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360智脑_VS_讯飞星火
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阿里通义千问_VS_讯飞星火
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讯飞星火_VS_文心一言
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BLIP-2：salesforce提出基于冻结视觉编码器和LLM模型参数的高效训练多模态大模型
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GPT-4平替版：MiniGPT-4，支持图像理解和对话，现已开源
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使用 RLHF 训练 LLaMA 的实践指南：StackLLaMA
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加州大学BAIR团队使用ChatGPT蒸馏数据和公开数据集微调LLaMA模型得到Koala
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斯坦福开源一个性能相当于90%ChatGPT的聊天机器人：Vicuna
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加拿大魁北克大学教授Daniel Lemire详述：我们该拿ChatGPT怎么办？
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谷歌Bard_VS_Baize-7B_VS_文心一言体验对比
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Databricks公司开源了ChatGPT竞品Dolly，声称有比ChatGPT同样的效果且更容易训练
